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Enregistrement W3138443884 · doi:10.26452/ijrps.v11ispl4.4353

Impact of body mass index on the intensity of pain and quality of life in an obese population

2020· article· en· W3138443884 sur OpenAlexaboutno aff
Sneha Nemade, Waqar M. Naqvi, Swapna Kamble, Arti Sahu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research in Pharmaceutical Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacology and Obesity Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody mass indexQuality of life (healthcare)Context (archaeology)ObesityMedicinePopulationGerontologyDemographyPhysical therapyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing incidence of obesity around the world. According to the World Health Organization (WHO), obesity is conferred by a body mass index (BMI) greater than 30 kg m-2. Several studies demonstrated that individuals experience pain with the rise in the body mass index. The causal link between the two remains unclear as yet. World Health Organization defines the quality of life (QoL) as, "an individual's perception of their position in life, in context of the culture and value systems in which they live, and with their expectations, standards and concerns". Quality of life is a sizeable multidimensional term that typically involves subjective evaluations of both the positive and the negative aspects of life. To study the effect of body mass index on the intensity of pain and quality of life. One hundred four obese individuals with the presence of pain were provided with the McGill Pain Questionnaire, Short Form Health Survey-36. Their BMI was taken. The type of study was cross-sectional, and the study design was a survey (Questionnaire) method. BMI and pain intensity are directly related to each other. Obesity leads to an increase in the pain intensity and affects the quality of life of obese individuals. As the BMI increases the pain intensity of the individuals also increases. The quality of life depends upon BMI. The quality of life is affected in the obese population.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,385
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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