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Enregistrement W3185343508 · doi:10.1016/j.ijcchd.2021.100200

Pain in adults with congenital heart disease - An international perspective

2021· article· en· W3185343508 sur OpenAlexaff
Allison Leibold, Erin Eichler, Sukyung Chung, Philip Moons, Adrienne H. Kovacs, Koen Luyckx, Silke Apers, Corina Thomet, Werner Budts, Junko Enomoto, Maayke A. Sluman, Jou‐Kou Wang, Jamie L. Jackson, Paul Khairy, Stephen C. Cook, Shanthi Chidambarathanu, Luis Alday, Erwin Oechslin, Katrine Eriksen, Mikael Dellborg, Malin Berghammer, Bengt Johansson, Andrew S. Mackie, Samuel Menahem, Maryanne Caruana, Gruschen Veldtman, Alexandra Soufi, Kamila S. White, Edward Callus, Shelby Kutty, Susan M. Fernandes

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cardiology Congenital Heart Disease · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensStollery Children's HospitalUniversity of AlbertaUniversité de MontréalMontreal Heart InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCentrum fÖr Personcentrerad VårdKU LeuvenHjärt-LungfondenCardiac Children's Foundation Taiwan
Mots-clésMedicineHeart diseaseMarital statusQuality of life (healthcare)Logistic regressionChronic painPsychological interventionPopulationDiseaseHeart failurePhysical therapyCohortCohort studyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with adult congenital heart disease (ACHD) have many risk factors for chronic pain such as prior cardiac interventions and adult comorbidities. However, the prevalence of chronic pain has not been well described in this population. We sought to determine the prevalence of pain in a large international cohort of patients with ACHD. Data from the APPROACH-IS dataset was utilized for this study which includes 4028 patients with ACHD from 15 different countries. The prevalence of pain was assessed under the health status patient reported outcome domain utilizing the EuroQol-5D 3 level version tool. Multivariable logistic regression was used to assess differences across countries in pain, taking into account country-level random effects for clustering across observations within each country. A total of 3832 patients with ACHD met the study criteria, median age 32 years [IQR 25, 42], 52.6% females. The prevalence of at least moderate pain was reported by 28.9% (95% CO 27.5 ​= ​30.3%) of participants. Pain was associated with country of origin, age, gender, background, education and marital status as well as several clinical variables including disease complexity, cardiac device presence, history of heart failure, psychiatric conditions and presence of other medical conditions. Those with pain had lower levels of perceived health and a lower quality of life score. Pain in patients with ACHD is common, impacting nearly one-third of patients. Given the far reaching implications of pain in patients with ACHD, further study of pain characteristics and treatment management appear warranted.

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 seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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