MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7132518830

Character of Pain in Acute Period of Burn Injury

2012· article· en· W7132518830 sur OpenAlexaboutno aff
Laima Juozapavičienė

Notice bibliographique

RevueLithuanian University of Health Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurn injuryNeuropathic painAcute painVisual analogue scaleAnxietyHospital Anxiety and Depression ScaleDepression (economics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim:To investigate the quantitative and qualitative characteristics of burn pain in acute period of injury and interrelationships between pain and anxiety. Methods: A cross sectional study carried out in a single burn unit in Kaunas medical Hospital (Lithuania). Subjective experience of the pain was measured by short form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ), the pain intensity-by visual analog scale (VAS). Hospital Anxiety and Depression (HAD) scale was used to assess anxiety in acute period. The pain treatment protocol was standartized with morphine patientcontrolled analgesia (PCA) to all patients. Results: During this period 25 patients with burn TBSA>10% were included in the study. 62,9% of the study subjects were males. Components of continuous pain were found in all patients: throbbing in 71,4% of subjects, gnawing 40%, aching 42,8%. Even 84,3% of the patients indicated descriptors of neuropathic pain in acute period: hot burning 68,5%, cold-freezing 31,4%, numbness 5,2%. VAS score of continuous pain on 1st and 2nd days post injury were 7,3±1,4 and 5,4±1,3 respectively. The daily pain scores at day 4,5 and 6 were significantly higher in the neuropathic versus continuous pain... [...].

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,264 · 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

Explorer davantage

Même revueLithuanian University of Health SciencesMême sujetBurn Injury Management and OutcomesTravaux en français237 207