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Enregistrement W4238470324 · doi:10.18535/jmscr/v7i3.224

Pain Management

2019· article· en· W4238470324 sur OpenAlexaboutno aff
P. Hamsarekha

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Science And clinical Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTraditional medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pain is a major health care problem. Pain is regarded as a symptom of underlying condition. Good pain management involves assessing the pain, followed by control of pain through pharmacological management and resolving underlying cause. Neuropathic pain is intractable pain caused by damage to nervous system. Peripheral neuropathy affects most people with Diabetes. HIV associated sensory peripheralneuropathy is the most prevalent neurological complication associated with HIV. According to Canadian guidelines Tri Cyclic Anti-depressants and Anticonvulsants are used as first line therapy for treating neuropathic pain. Cancer pain remains a clinical problem worldwide. Cancer therapy causes pain in patients receiving chemotherapy. Opioids remain the most effective pharmaceuticals in treatment of cancer pain. The goal of pain therapy for patients receiving chemotherapy is to provide them sufficient relief to tolerate the diagnostic and therapeutic approaches required to treat their Cancer. JMSCR Vol||07||Issue||03||Page 1329-1340||March 2019 4. Based on anatomical location (head, back or neck pain) Receptors involved in pain Pain receptors (nociceptors) Types of pain receptors Free nerve endings which are morphologically similar but functionally specific. They are classified according to their sensitivity into: 1.Polymodal pain receptors: These respond to combination of mechanical, thermal and chemical noxious stimuli. 2.Mechanical pain receptors: These respond to mechanical forces such as cutting, crushing, pricking or even firm pressure on tissues. 3.Thermal pain receptors: These respond to excessive changes in temperature above 45 0 C and below 10 0 C. 4.Chemical pain receptors: These respond to noxious chemical stimuli. Distribution of pain receptors: Pain receptors are found in most tissues of body but varies in their density. They are abundant and widely spread in the skin and some internal tissues such as periosteum of the bone, arterial walls, joint surfaces, and tentorium in the cranial cavity, skeletal muscle, Parietal layer of serous membranes. Many of the deep tissues and viscera are poorly supplied with pain receptors. So, for pain to occur, painful stimulus must be intense and widespread. The deep and visceral pain are poorly localised. On the other hand, brain itself, and also the parenchymal tissues of the liver, kidney and lungs have no pain receptors. They are called "pain insensitive structures". I Acute Pain Acute pain is sudden in onset and is caused by something specific. It is sharp and gripping. It doesn't last longer than six months [2] .Causes of acute pain include: Surgery, Trauma, dental work, burns, cuts, labour and child birth.

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)0,128
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1280,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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