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Enregistrement W4404093820 · doi:10.34119/bjhrv7n9-045

Observação do manejo da dor em pacientes com fibromialgia em uma cidade no interior da Bahia

2024· article· pt· W4404093820 sur OpenAlexaboutno aff
Jéssica Santos de Oliveira, Mariana Oliveira Miranda, Kelle Oliveira Silva

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Health Review · 2024
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fibromialgia apresenta uma etiologia incerta e está relacionada a fatores psicológicos como a depressão e a ansiedade. Seu tratamento é diverso necessitando de uma abordagem multidisciplinar, assim o tratamento para fibromialgia ainda carece de mais pesquisas e compreensão de sua propedêutica, já que a persistência dos sintomas afeta a qualidade de vida das pessoas que sofrem com essa síndrome. O presente estudo tem como objetivo identificar as formas terapêuticas farmacológicas e não farmacológicas empregadas em pacientes com fibromialgia e avaliar o possível padrão e o nível da dor que acomete as pessoas que apresentam essa enfermidade. A escolha dos participantes ocorreu por conveniência em uma clínica especializada no tratamento da dor, na cidade de Vitória da Conquista-Ba, no qual foram aplicados 2 questionários, para se obter informações sociodemográficos, perfil clínico e caracterização da dor do participante pelo Questionário McGill da dor em português (QMD – Br). Por meio de uma amostra de 25 pacientes, sendo 96% eram do sexo feminino e 68% casadas, 92% dos entrevistados realizavam terapia farmacológica para o controle da dor, com média de desvio padrão – (DP) ± 0,913. Além do mais, observou-se que índice de dor com média de 26,25 avaliado pelo QMD – Br com prevalência dos descritores como Exaustiva, Intensa, Insuportável e Irradiante. Concluímos que as características das dores da fibromialgia são individualizadas a cada participante, mas que pode predominar certas propriedades, é por conta disso que o tratamento também é adaptado para as necessidades de cada paciente.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,321 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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