Study to evaluate the presence and patterns of neuropathic pain component in chronic rheumatic pain suffers
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To estimate the rate, qualitative and quantitative characteristics of neuropathic pain for patients with chronic rheumatic diseases and evaluate influence of inflammatory pain duration in the generation of neurophatic pain. Methods. After approval of the protocol in Bioethical center of Lithuanian University of Health Sciences (LUHS), 69 patients with chronic pain (> 6 months) from 2 Rheumatology departments (LUHS hospital Kauno klinikos and Kaunas hospital) signed informed consent and participated in the study since 2011 09 till 2012 01. Each patient completed questionnaires about sociodemographic data, duration and features of rheumatic diseases and pain parameters; in the 4 projection body scheme patients marked exact pain localisation, lithuanian versions of DN4, Short form - 2 of McGill questionnaire (SF-MPQ-2) and number rating scale (NRS) were used for neurophatic pain screening and pain intensity measurement; HADS (Hospital anxiety and depression scale) were used to assess patients mental state. Data analysis was accomplished using statistic packet SPSS 16.0. Data was considered statisticaly significant, then p<0,05. Spearman's rank correlation was used to measure relationnships between variables. Results. 40 women (67,8%) and 19 men (32,2%) (average age 58±16.8 year) participated in the study. 59,4% participants had diagnosed arthritis (rheumatoid arthritis, psoriatic arthritis, ankylosing spondiloarthritis), 13,6% - sistemic diseases (scleroderma, systemic lupus ... [...].
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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) | 0,003 | 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 ».