Fattori di rischio per la dipendenza da analgesici oppiacei, spettro dell'abuso di sostanze e qualità ed intensità del dolore
Notice bibliographique
Résumé
Il dolore cronico rappresenta un importante problema in ambito medico e sociale, in particolar modo perché di difficile gestione. Negli ultimi anni, l’uso degli oppioidi nel trattamento del dolore è aumentato progressivamente e con esso sono aumentati anche i casi di addiction nei pazienti trattati con questi farmaci. Lo scopo di questa tesi è ricercare correlazioni a livello univariato e multivariato fra qualità ed intensità del dolore e fattori di rischio per la dipendenza da oppiacei analgesici, con particolare riferimento al ruolo dello spettro dell’abuso di sostanze. Scopo secondario è la ricerca di correlazioni fra lo strumento di rilevazione dello spettro dell’abuso di sostanze ed i fattori di rischio della dipendenza da oppiacei analgesici, per un affinamento dello strumento stesso. Il campione, reclutato presso il reparto di Terapia Antalgica dell’ospedale Santa Chiara di Pisa, risulta costituito da 154 soggetti con dolore acuto o cronico all’ingresso in trattamento con analgesici oppiacei, Come strumenti sono stati utilizzati la scheda anagrafica, una per la rilevazione dei fattori di rischio, il McGill Pain Questionnaire e il questionario SCI-SUBs modificato. I risultati hanno mostrato che l’intensità attuale del dolore correla positivamente con l’essere una giovane donna e con la sensitività alle sostanze mentre la qualità sensoriale e affettiva del dolore correlano solo con lo SCI-SUBS, in particolare con i problemi con l’uso di sostanze. L’automedicazione, invece, caratterizza la dimensione valutativa e miscellanea del dolore. Correlazioni positive, benchè si estrinsichino solo a livello univariato, si hanno tra fattori di rischio e SCI-SUBS. Possiamo dunque concludere che il dolore è collegato allo spettro d’abuso di sostanze, mantre automedicazione e problemi con l’uso di sostanze correlano inversamente tra loro almeno in rapporto all’attribuzione del dolore.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».