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Enregistrement W4394789198 · doi:10.47924/neurotarget2011291

Mejoría de la Calidad de Vida de Pacientes con Dolor Neuropático Utilizando Monitoreo Ambulatorio Continuo

2011· article· es· W4394789198 sur OpenAlexaboutno aff
Carlos Eduardo Dall’Aglio Rocha, Marielza Ismael Martins, Marcos Henrique Dall’Aglio Foss, Randolfo dos Santos, Lilian Chessa Dias, José Eduardo Nogueira Forni, Michele Detoni, Ana Márcia Rodrigues Cunha, Sebastião Carlos Da Silva

Notice bibliographique

RevueNeuroTarget · 2011
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPersonaSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Justificación y Objetivos: El manejo de pacientes con dolor crónico exige un abordaje multifuncional en las áreas física, psicológica, social y ocupacional. El entendimiento de la fisiopatología del dolor y su evaluación optimizan el tratamiento. El objetivo de este estudio fue evaluar en forma exacta los mejores predictores de calidad de vida a través de registros semanales realizados por régimen ambulatorio y domiciliario, verificando actividades prácticas y de la vida diaria.Método: Se utilizaron las siguientes escalas de evaluación: Listado de Dolor de Wisconsin, Gráfico de Humor, cuestionario de Dolor de McGill, Protocolo Post-Sueño y el cuestionario genérico de calidad de vida (Whoqol-bref).Resultados: La actividad física, el desempeño laboral y el patrón de sueño señalaron mejor calidad de vida. La sensibilidad al dolor, evasión al miedo y la dependencia de otra persona son responsables por la cantidad significativa de variación en las actividades propuestas. Estos hallazgos sugieren que las fuentes externas de orientación, además de las internas como evitar el miedo al dolor, pueden servir para influir en el comportamiento físico y social.Conclusión: El dolor crónico neuropático debe ser evaluado en sus particularidades de presentación clínica, comportamental y social, pues tales elementos son fundamentales para una buena evolución.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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