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Enregistrement W3166591079 · doi:10.3138/ptc-2020-0015

Pain among Individuals with Chronic Respiratory Diseases Attending Pulmonary Rehabilitation

2021· article· en· W3166591079 sur OpenAlexaffvenue
L. Li, Stacey J. Butler, Lauren Ellerton, Roger Goldstein, Dina Brooks

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoWest Park Healthcare Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyPulmonary rehabilitationMedical recordDemographicsChronic painRehabilitationQuality of life (healthcare)Chest painInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study reports on the prevalence and impact of pain in individuals with different chronic respiratory diseases attending pulmonary rehabilitation (PR). Method: A retrospective review of medical records data was conducted for 488 participants who had attended a PR programme over a 2-year period. Data on pain and medication history taken from multidisciplinary medical records, together with participant demographics and PR outcomes, were extracted. We compared pain among participants with different types of chronic respiratory disease. Results: The overall prevalence of pain was 77%, with a significantly higher prevalence among individuals with obstructive lung diseases (80%) compared with restrictive lung diseases (69%; p = 0.04). Some participants (17%) who took pain medications did not discuss pain with their clinicians. The presence of pain and different reporting of pain did not have a negative impact on the PR programme completion rate ( p = 0.74), improvements in exercise capacity ( p = 0.51), or health-related quality of life (all four chronic respiratory disease questionnaire domains, p>0.05). Conclusions: The prevalence of pain is high among individuals with chronic respiratory disease attending PR. The presence or absence of pain was not negatively associated with the programme completion rate or PR outcomes; therefore, pain should not deter clinicians from referring patients to PR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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