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Enregistrement W3134890365 · doi:10.1097/bco.0000000000000970

Phantom pain decreases with vibrating silicone liner in lower limb amputee: a prospective study

2021· article· en· W3134890365 sur OpenAlexaboutno aff
Behshid Farahmand, Omid Turkeman, Marzieh Saghafi, Meria Yazdani, Masumeh Bagherzadeh Cham

Notice bibliographique

RevueCurrent Orthopaedic Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSiliconePhantom painPhantom limbVisual analogue scaleMcGill Pain QuestionnaireIntensity (physics)AnesthesiaPhysical therapyImaging phantomSurgeryAmputationNuclear medicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The purpose of this study was to design, construct, and evaluate the effectiveness of a vibrating silicone liner on the phantom pain of traumatic below-knee amputees. Methods: Twelve unilateral below-knee amputees who had phantom pain and did not use another treatment participated in this study. The patients were asked to use vibrating silicone liners for three 10-minute sessions daily for 30 days. The severity of pain was evaluated by the short form of the McGill Pain Questionnaire before and after 30 days of using the vibrating silicone liner. Results: The mental aspect of pain intensity, pain intensity based on visual analog scale (VAS), momentary pain intensity, and overall pain intensity decreased significantly after 30 days of using the vibrating silicone liner (P<0.05). Also, there was a significant correlation between initial pain score and psychological aspect of pain (P=0.007). Conclusions: Using a vibrating silicone liner for three 10-minute sessions daily for a period of 30 days had a significant effect on the reduction of all the components of phantom pain in the patients who were included in this study. It seems that the vibrating silicone liner reduced phantom pain by creating heat, controlling gate of pain in the spinal cord, and psychological effects. Level of Evidence: Level II

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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