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Enregistrement W4402782826 · doi:10.1097/won.0000000000001112

Management of Pain in People Living With Chronic Limb Threatening Ischemia

2024· review· en· W4402782826 sur OpenAlexaff
Kevin Woo, Christine Murphy, Emily Gregg, Joshua Moralejo, Kimberly LeBlanc, Tim Brandys

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Ostomy and Continence Nursing · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensContinental (Canada)Ottawa HospitalQueen's UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLimitingNarrative reviewQuality of life (healthcare)DiseaseIschemiaIntensive care medicineCritical limb ischemiaHealth carePhysical therapyArterial diseaseVascular diseaseSurgeryPathologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peripheral artery disease is a complex health condition. It is associated with atherosclerotic occlusive lesions in the arteries limiting normal blood flow, mostly involving the lower extremities, leading to chronic limb-threatening ischemia (CLTI). Chronic unrelenting ischemic leg pain can be debilitating and distressing, contributing to poor health-related quality of life. Comprehensive management of pain associated with CLTI requires multimodal approaches that draw on a range of strategies and specialist treatments delivered by an interdisciplinary team across various health care settings. We recognized a significant gap in evidence-based strategies that are accessible, appropriate, acceptable, effective, and safe for the elderly with CLTI-associated pain. We therefore conducted an umbrella review or overview of multiple existing reviews that employ a rigorous and transparent method to comprehensively identify and synthesize relevant literature including systematic, scoping, and narrative reviews. The purpose of this umbrella review was to aggregate and compare various management options to inform best practices and quality indicators for the management of ischemic pain in older patients with peripheral artery disease.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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