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Enregistrement W4384393095 · doi:10.1093/ofid/ofad350

Global Prevalence of Chronic Pain in Women with HIV: A Systematic Review and Meta-analysis

2023· review· en· W4384393095 sur OpenAlexafffund
Tetiana Povshedna, Shayda A. Swann, Sofia L. A. Levy, Amber R Campbell, Manon Choinière, Madéleine Durand, Colleen Price, Prubjot Gill, Melanie C. M. Murray, Hélène C. F. Côté

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensCanadian AIDS SocietyUniversité de MontréalB.C. Women's Hospital & Health CentreWomen's Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanadian HIV Trials Network, Canadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineMeta-analysisHuman immunodeficiency virus (HIV)Chronic painPhysical therapyInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chronic pain is common among people with human immunodeficiency virus (HIV) and detrimental to quality of life and overall health. It is often underdiagnosed, undertreated, and frankly dismissed in women with HIV, despite growing evidence that it is highly prevalent in this population. Thus, we conducted a systematic review and meta-analysis to estimate the global prevalence of chronic pain in women with HIV. The full protocol can be found on PROSPERO (identifier CRD42022301145). Of the 2984 references identified in our search, 36 were included in the systematic review and 35 in the meta-analysis. The prevalence of chronic pain was 31.2% (95% confidence interval [CI], 24.6%–38.7%; I2 = 98% [95% CI, 97%–99%]; P < .0001). In this global assessment, we found a high prevalence of chronic pain among women with HIV, underscoring the importance of understanding the etiology of chronic pain, identifying effective treatments, and conducting regular assessments in clinical practice.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,001
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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