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Enregistrement W4310474958 · doi:10.19127/mbsjohs.1148946

Evaluation of Chronic Pain Management in the Elderly Living in a Nursing Home Assessment of Age and Chronic Pain

2022· article· en· W4310474958 sur OpenAlexaboutno aff
Dudu Alptekin, Hamide Şişman, Refiye Akpolat, Derya Gezer, Esma Gökçe, Sevban Arslan

Notice bibliographique

RevueMIDDLE BLACK SEA JOURNAL OF HEALTH SCIENCE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMcGill Pain QuestionnaireMedicinePhysical therapyPain scaleChronic painRehabilitationPain assessmentActivities of daily livingElderly peoplePain managementGerontologyVisual analogue scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: There is a decrease in sensitivity to painful stimuli in the elderly. This study was conducted to determine the pain management status of the elderly living in nursing homes.Methods: This descriptive study was conducted in the Nursing Home Elderly Care and Rehabilitation Center Directorate. Elderly Information Form, Mini-Mental Scale, and McGill Pain Scale were used. . Data were considered statistically significant at the p < 0.05 level. Parametric methods were used for normally distributed data.Results: 82.9% of the elderly had a chronic disease and were using drugs continuously, and the number of drugs used by 42.9% was between 1-3. According to McGill's Pain severity assessment, 34.3% of them experienced mild pain. Between the gender of the elderly and the McGill Melzeck pain severity averages they experienced, the average pain score of the female gender was found to be significantly higher than the pain average of the male gender (t(68)=-1.99, p=0.05). When the behaviors of the elderly against pain were examined, 62.9% reported that they preferred to talk, 72.9% to rest, 52.9% to plan rest periods, and 55.7% to get support from their religious beliefConclusion: In this study, the severity of pain and behaviors of the elderly against pain were evaluated.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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