Residual limb neuropathic pain association with neuroma, prosthetic, function, and participation outcomes in individuals living with a transtibial amputation: an exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the strength of the association between residual limb neuropathic pain intensity and the number of neuromas, prosthetic, functional, and participation outcomes, and assess whether ultrasound (US) biomarkers of neuromas differ between pain intensities. DESIGN: Cross-sectional study. SUBJECTS: Twenty-two participants with a transtibial amputation for more than 12 months, with and without residual limb neuropathic pain. METHODS: Participants completed questionnaires (Numerical Pain Rating Scale, Pain Disability Index (PDI), Prosthetic Profile of the Amputee-Locomotor Capabilities Index), and had their residual limbs examined by US. Whenever a neuroma was diagnosed during US, images of the neuroma(s) were recorded and US biomarkers were computed. RESULTS: Of the 27 neuromas diagnosed, pain intensity was associated with no use of walking aid, less daily prosthesis wearing time, a higher PDI score, and a neuroma at the common fibular nerve. The cross-sectional area, the thickness ratio, or the thickness of the overlying tissues was not associated with pain intensity. CONCLUSION: Though the results enrich currently available evidence on clinical variables potentially associated with the intensity of neuropathic pain in individuals living with a transtibial amputation, and on the limited value of US biomarkers studied to determine the association between neuroma(s) and pain intensity, future studies providing higher quality evidence remain needed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».