MétaCan
Menu
Back to cohort

Нейропатичний компонент болю в пацієнтів різного віку з остеоартрозом колінних суглобів

2016· article· uk· W2565723785 on OpenAlexaboutno aff
V.V. Povoroznyuk, U.I. Pryimych

Bibliographic record

VenuePAIN JOINTS SPINE · 2016
Typearticle
Languageuk
FieldMedicine
TopicPain Mechanisms and Treatments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineInternal medicineOsteoarthritisPathology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Механізми виникнення больового синдрому в пацієнтів з остеоартрозом залишаються маловивченими. Останні дані свідчать, що, окрім ноцицептивного механізму, у хворих на остеоартроз можуть спостерігатися ознаки центральної сенситизації та нейропатичний компонент болю. Метою дослідження було оцінити кількісні та якісні характеристики больового синдрому й визначити частоту ймовірного нейропатичного компонента болю в пацієнтів різного віку з первинним остеоартрозом (ОА) колінних суглобів за допомогою скринінгових опитувальників, виявити найбільш специфічні ознаки та симптоми нейропатичного болю (НБ) у даної категорії хворих. Матеріали та методи. Обстежено 37 пацієнтів жіночої статі віком від 47 до 85 років з клініко-рентгенологічними проявами первинного ОА колінних суглобів (II–III ст. за Kellgren-Lawrence, 1957) та тривалістю больового синдрому понад 1 міс. Пацієнти згідно з геронтологічною класифікацією були розподілені на 3 вікові категорії: пацієнти середнього (47–59 років), літнього (60–74 роки) та старечого віку (75–89 років). Для виявлення нейропатичного компонента болю використовували скринінгові опитувальники (шкали) нейропатичного болю — painDETECT, LANSS, DN4. Додатково пацієнти заповнювали візуально-аналогову шкалу (ВАШ), опитувальник Мак-Гілла, WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index). Оцінку якості життя визначали за допомогою EuroQol-5D. Для статистичної обробки результатів використовували регресійно-кореляційний аналіз, ANOVA, хі-квадрат (χ2). Статистично вірогідними результати вважали при р < 0,05. Результати. За даними опитувальника painDETECT у пацієнтів з ОА колінних суглобів (n = 37) малоймовірний нейропатичний біль зустрічався у 70,3 % (n = 26), можливий (невизначений) — у 24,3 % (n = 9), ймовірний НБ — у 5,4 % (n = 2). Згідно з даними шкали LANSS ймовірний НБ знайдено у 29,7 % обстежених (n = 11), малоймовірний — у 70,3 % (n = 26). За даними DN4 ймовірний НБ виявили у 35,1 % (n = 13), малоймовірний — у 64,9 % (n = 24). Виявлено тісні кореляційні зв’язки між шкалами нейропатичного болю painDETECT i LANSS (r = 0,76; p < 0,001) та painDETECT і DN4 (r = 0,86; p < 0,001). За допомогою кореляційного аналізу встановлено помірні кореляційні зв’язки між показниками ВАШ та показниками всіх скринінгових опитувальників нейропатичного болю — painDETECT (r = 0,4; p < 0,05), LANSS (r = 0,4; p < 0,05), DN4 (r = 0,42; p < 0,05).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.037
Threshold uncertainty score0.122

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0050.009
Scholarly communication0.0120.007
Open science0.0010.004
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0370.013

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuePAIN JOINTS SPINESame topicPain Mechanisms and TreatmentsFrench-language works237,207