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Enregistrement W4386483134 · doi:10.30958/ajhms.10-3-1

Physical Activity for the Treatment of Phantom Limb Pain

2023· article· en· W4386483134 sur OpenAlexaff
Ingrid Brenner, Alex Jalsevac, Kirsten Woodend

Notice bibliographique

RevueATHENS JOURNAL OF HEALTH & MEDICAL SCIENCES · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhantom limb painAmputationPhantom limbPhysical therapyIntervention (counseling)Physical activityMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologySurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phantom limb pain (PLP) is a complex and multifactorial phenomenon whereby individuals with an amputation feel intermittent pain or discomfort where the limb used to be. Although there is no specific treatment for PLP, research suggests that participation in regular physical activity may reduce PLP symptoms. This study was designed to examine the relationship between PLP and regular physical activity. Nine lower-limb amputees (18 to 80 years) volunteered to participate in this study. Participants were recruited from online support groups and were invited to complete a Qualtrics survey. Questions regarding time since amputation, PLP symptoms, prior treatments and involvement in physical activity were asked. Most volunteers participated in some form of physical activity but noted they were either unsure or did not have a reduction in the duration of their PLP episodes. However, participation in regular physical activity did lead to a reduction in the intensity and frequency of PLP. Combining physical activity with other treatments did not alter the experience of PLP. These results indicate that health care providers (HCPs) should encourage patients with lower-limb amputations to participate in regular physical activity to maintain and promote physical health and as an intervention to reduce the intensity of PLP. Keywords: amputees, phantom limb pain, treatment, physical activity, exercise

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0090,001

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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