Análisis clínico y topográfico del dolor neuropático en pacientes admitidos en un centro de tratamiento multidisciplinario.
Notice bibliographique
Résumé
Objetivos: La investigación verbal es una etapa fundamental del examen neurológico del enfermero en la evaluación del paciente con dolor crónico neuropático, en razón de su multidimensionalidad. Son pocos los trabajos que tratan este tema; por lo que el objetivo de este trabajo fue analizar en las historias clínicas los registros de las características clinicotopográficas del dolor descriptas por los pacientes de un centro de tratamiento multidisciplinario.Método: Es un trabajo documental, transversal y cuantitativo. Se analizaron 50 historias clínicas de pacientes con diagnóstico establecido de dolor neuropático que consultaron rutinariamente entre enero y junio de 2014. La recolección de datos se basó en el Cuestionario de Dolor McGill y fueron analizados respecto a la edad, sexo, topografía del dolor y descripciones verbales. Los datos fueron sometidos a un análisis estadístico por método de Chi cuadrado a fin de comparar la asociación entre variables.Resultados. Prevalecieron los pacientes de sexo femenino (64%), con un promedio de 57 años. Las descripciones de dolor más citadas fueron de características sensoriales y se asociaron a los casos en los que la neuropatía afectaba los miembros inferiores (p = 0,006).Conclusión: Se observó una asociación entre la topografía y las características clínicas del dolor. Debido a la subjetividad y complejidad que se relaciona con la evaluación del dolor neuropático, es necesario entender sus manifestaciones clínicas y preparar todo el equipo interdisciplinario, especialmente enfermería, el cual juega un rol esencial en la conducción de la evaluación verbal del paciente con dolor.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».