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Enregistrement W3202433091

Pain and its predictive value for obesity and diabetes in primary care

2016· article· en· W3202433091 sur OpenAlexaboutno aff
Jūratė Pečeliūnienė, Irena Žukauskaitė, Vytautas Kasiulevičius, Antanas Norkus, Robertas Bunevičius

Notice bibliographique

RevueLithuanian University of Health Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary carePredictive valueMedicineDiabetes mellitusObesityValue (mathematics)Internal medicineComputer scienceFamily medicineEndocrinologyMachine learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim was to determine how often patients who come to primary health institution feel pain and if this pain can be associated with obesity and diabetes. The sample consisted of 496 randomly selected primary health care (PHC) adult patients, who agreed to participate in the study and have signed an informed consent form. Information about the patient's disease was collected from records in the patient's medical card. Patients were divided into 3 groups: first –a group of healthy persons who came to the PHC for administrative reasons, the second – non-diabetic inpatients with obesity and somatic diseases, and the third – diabetic patient group. Pain was evaluated using the McGill questionnaire. Cardiovascular risk factors were evaluated (age, gender, blood pressure, body mass index, the presence of diabetes). The results showed that obese PHC individuals (n=85) compared to the healthy persons (coming to the clinic for certificates or who had accompanied their relatives, n=97) are more likely to experience pain throughout the body, except the head and neck area, and the mode of pain is aching, pressing and frustrating –consumptive. Patients with diabetes (n=22) more than healthy persons feel pain in parts of the body, located below the solar plexus (p=0.38), especially in the legs (p=0.022). The logistic regression analysis (Froward Wald) was performed to determine whether the pain in the legs allows predicting a person's obesity or presence of diabetes; and as additional variables were included blood pressure, age, and gender. The results show that with increasing age (p=0.002), systolic blood pressure (p=0.023) and pain in the legs (p=0.025) predict diabetes Predictors (Negelkerke R²=0.488, percentage of correct classification 84.9%). Similarly, older age (p<0.001) and pain Fin the legs (p=0.009) allows to predict whether a person will be obese (Negelkerke R²=0.304, percentage of correct classification 70.9%). PHC patients often feel pain. [...].

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)0,000
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
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