The severity of renal colic pain: Can it be predicted?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to determine whether there was a relationship between the perception of renal colic pain and different psychosocial and physiological factors. METHODS: Between May 2021 and July 2022, we prospectively analyzed 320 patients over the age of 18 who were diagnosed with renal colic occurring unilaterally and secondary to a single kidney stone of any size. Body mass index (BMI), education level, hospital anxiety and depression scale (HADS), somatosensory amplification scale (SAS), and the visual analog scale (VAS) features of stone (diameter, Hounsfield value, and localization) and degree of hydronephrosis were analyzed. Correlation analysis of VAS score and these parameters were completed with Spearman's test. The regression analysis was used to determine the predictive factors of severe pain. RESULTS: There was no significant difference found between sex and VAS scores of colic pain (p=0.122). We found a significant correlation between VAS score and localization of kidney stone, degree of hydronephrosis, and anxiety level of patients. High grade of hydronephrosis and high anxiety level were found to be associated with high VAS scores (p<0.001 and p=0.035, respectively). It was shown that SAS and level of depression did not correlate with pain. Only a high degree of hydronephrosis was found to be a predictive factor for severe pain (p<0.01). CONCLUSIONS: The patient's high anxiety level and a high degree of hydronephrosis were positively correlated with renal colic pain caused by kidney stones. With this study, the severity of pain in patients with a high degree of hydronephrosis and high anxiety can be predicted and may be a criteria to select suitable treatment to reach faster response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».