Skausmo trukmės įtaka pacientų, sergančių juosmens ir kojos skausmais, funkcinei būklei
Notice bibliographique
Résumé
Darbo tikslas Nustatyti juosmens ir kojos skausmo trukmės įtaką organizmojudėjimo ir emocinei būklei. Metodika 1. Panaudotas standartizuotas skausmo vertinimo klausimynas, į kurį įėjo vizualinė analogijos skalė (VAS), McGill skausmažodžių klausimynas, neropatinio skausmo klausimynas, Rolando – Moriso ir Oswestry funkcinės būklės skalės, nerimo ir depresijos (HAD) skalė. 2. Apklausti pacientai, sergantys juosmens ir kojos skausmais ir apsilankę KMUK ambulatoriniame nervų sistemos ligų centre. 3. Duomenys apdoroti Basic STATISTIKA 5.0 programiniu paketu. Rezultatai Analizuoti 25 pacientų apklausos rezultatai. Tiriamieji pagal skausmo trukmę suskirstyti į dvi grupes – ūminio (iki 3mėn.) ir lėtinio (≥3mėn.) skausmo. Pirmąją grupę sudarė 13 pacientų (4 vyrai ir 9 moterys), kurių amžiaus vidurkis 48,15 ± 3,7m., o amžiaus mediana 47m. Antrąją grupę sudarė 12 pacientų (6vyrai ir 6moterys), kurių amžiaus vidurkis 45,33 ± 4,8m., o amžiaus mediana 43,5m. Ūminio skausmo intensyvumo (VAS) juosmenyje mediana 3, moda 3, kojoje mediana 5, moda 4. Lėtinio skausmo intensyvumo mediana 7,5, moda 5, kojoje mediana 5, moda 5. Ūminio skausmo metu dažniausias funkcijos sutrikimas (moda) buvo 45,83% dėl kojos ir 25% dėl juosmens skausmo. Lėtinio skausmo metu kojos skausmas funkciją trikdė 41,67%, o juosmens 50%. Tačiau skausmo intensyvumo ir funkcijos sutrikimo priklausomybė statistiškai nepatikima (p>0,05). Gilaus (raumenų) kojos skausmo sensoriniai komponentai turi statistiškai patikimą (p<0,05) įtaką funkcijos sutrikimui, skirtingai nuo juosmens (p>0,05). Sergant lėtiniu skausmu 57,14% atvejų gauti kliniškai reikšmingos depresijos (HAD³12balų) rezultatai. [...].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».