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Enregistrement W3199104923 · doi:10.26443/mjm.v20i1.884

Depression and Anxiety as Important Aggravating Factors of Pain in Morton’s Neuroma

2021· article· en· W3199104923 sur OpenAlexaffvenue
Golale Modarresi, Shirin Modarresi

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Nerve Disorders
Établissements canadiensWestern UniversityLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyDepression (economics)PsychosocialMedicineAggravating FactorMassagePsychological interventionPhysical therapyPsychologyPsychiatryAlternative medicineDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report represents a case of Morton’s Neuroma with episodic severe sharp pain. Initially, the patient was prescribed Naproxen 500 mg twice per day, anti-inflammatory topical cream, as well as massage. In a follow up visit, the patient was still experiencing frequent episodic sharp pain. In detailed patient interview, it was revealed that she has depression and anxiety and suffers from social isolation, which was concurrent with episodes of severe pain. Therefore, she was referred to a psychologist and a community support group and started practicing body relaxation techniques such as guided imagery and breathing exercises. The new treatment strategy had a major impact on improving her symptoms. This report aims to illustrate that depression and anxiety can be one of the main aggravating factors in episodic pain in Morton’s neuroma and removing psychosocial contributors of pain has the potential to decrease the need for more invasive interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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