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Enregistrement W7055416491

Douleurs fantômes chez les amputés: effets des thérapies par miroir et par réalité virtuelle

2012· other· fr· W7055416491 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuereroDoc Digital Library · 2012
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Frequency and Time Standards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLower limbNeurological disorderElderly people
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Les douleurs fantômes sont retrouvées chez 50 à 80% des sujets suite à une amputation. Ces douleurs ont une influence négative sur le quotidien des amputés. Parmi les traitements existants, aucun n’a montré une efficacité satisfaisante. Problématique : L’incidence des amputations risque d’augmenter au vu de l’accroissement du nombre de personnes présentant une atteinte vasculaire. Suite à une amputation, des changements au niveau du système nerveux ont été observés, engendrant des douleurs fantômes. La thérapie par afférences visuelles est un moyen de traitement prometteur pour agir sur ces douleurs. Question de recherche : Les thérapies par miroir et par réalité virtuelle diminuent-elles les douleurs au niveau du membre fantôme chez les amputés ? Méthodologie : Nous avons inclus des études quantitatives, recherchées sur les bases de données PubMed, CINHAL, PEDro, PsychINFO et Medline OvidSP. Le paramètre de la douleur a été évalué par l’échelle visuelle analogique et le McGill Pain Questionnaire. Résultats : 7 études ont été incluses : 2 RCT, 2 études préliminaires, 1 série de 3 cas et 2 études de cas. Les études montrent une diminution des douleurs fantômes, sans présenter de consensus concernant les modalités. Conclusion : Les thérapies par miroir et par réalité virtuelle peuvent réduire les douleurs fantômes chez les amputés. Toutefois, cet effet n’est pas systématique. Nous encourageons une prise en charge individuelle de la douleur, en proposant la thérapie par afférences visuelles comme moyen thérapeutique. De futures recherches de qualité méthodologique rigoureuse sont à entreprendre afin de valider les résultats présentés.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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