Pain characterization in patients with Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES:Pain in Parkinson's disease is a very frequent complaint and may precede the diagnoses of the disease. This study aimed at evaluating pain in a group of Parkinson's disease patients from a specialized treatment center.METHODS:This is a observational study of pain in Parkinson's disease patients from the Clinicas Hospital, Federal University of Pernambuco. The convenience sample, obtained between July and August 2011, was made up of 24 individuals, being 17 males and 7 females, aged between 42 and 50 (mean=64.3) years, and 48 and 66 (mean=58.7) years, respectively. Section III of the Unified Parkinson's Disease Rating Scale, Hoehn and Yahr (HY) scale according to the stage of the disease, McGill pain questionnaire and Mini Mental State Examination were used.RESULTS:Specific body region with most frequent pain was lumbar spine (50%). Categorized regions with highest complaint percentages were: trunk (66.7%) and limbs (37.5% upper; 37.5% lower). Most patients have referred pain in a single body region, regardless of analyzing specific or categorized regions (37.5%). There has been no significant difference in proportional scores obtained by each McGill questionnaire score component. Patients with rigid-akinetic Parkinson's disease had higher number of painful body regions. The comparison among McGill indices, according to predominant symptom and according to Parkinson's disease stage (HY) scores has not shown significant differences.CONCLUSION:In our study, all Parkinson's disease patients have referred pain. Although pain is one of the most frequent non-motor symptoms, many aspects regarding Parkinson's disease-related pain need further investigation, such as which would be the best pain categorization and which methodology could better distinguish different mechanisms of different types of pain.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».