Skausmo trukmės įtaka pacientų, sergančių juosmens ir kojos skausmais, funkcinei būklei
Bibliographic record
Abstract
Darbo tikslas Nustatyti juosmens ir kojos skausmo trukmės įtaką organizmojudėjimo ir emocinei būklei. Metodika 1. Panaudotas standartizuotas skausmo vertinimo klausimynas, į kurį įėjo vizualinė analogijos skalė (VAS), McGill skausmažodžių klausimynas, neropatinio skausmo klausimynas, Rolando – Moriso ir Oswestry funkcinės būklės skalės, nerimo ir depresijos (HAD) skalė. 2. Apklausti pacientai, sergantys juosmens ir kojos skausmais ir apsilankę KMUK ambulatoriniame nervų sistemos ligų centre. 3. Duomenys apdoroti Basic STATISTIKA 5.0 programiniu paketu. Rezultatai Analizuoti 25 pacientų apklausos rezultatai. Tiriamieji pagal skausmo trukmę suskirstyti į dvi grupes – ūminio (iki 3mėn.) ir lėtinio (≥3mėn.) skausmo. Pirmąją grupę sudarė 13 pacientų (4 vyrai ir 9 moterys), kurių amžiaus vidurkis 48,15 ± 3,7m., o amžiaus mediana 47m. Antrąją grupę sudarė 12 pacientų (6vyrai ir 6moterys), kurių amžiaus vidurkis 45,33 ± 4,8m., o amžiaus mediana 43,5m. Ūminio skausmo intensyvumo (VAS) juosmenyje mediana 3, moda 3, kojoje mediana 5, moda 4. Lėtinio skausmo intensyvumo mediana 7,5, moda 5, kojoje mediana 5, moda 5. Ūminio skausmo metu dažniausias funkcijos sutrikimas (moda) buvo 45,83% dėl kojos ir 25% dėl juosmens skausmo. Lėtinio skausmo metu kojos skausmas funkciją trikdė 41,67%, o juosmens 50%. Tačiau skausmo intensyvumo ir funkcijos sutrikimo priklausomybė statistiškai nepatikima (p>0,05). Gilaus (raumenų) kojos skausmo sensoriniai komponentai turi statistiškai patikimą (p<0,05) įtaką funkcijos sutrikimui, skirtingai nuo juosmens (p>0,05). Sergant lėtiniu skausmu 57,14% atvejų gauti kliniškai reikšmingos depresijos (HAD³12balų) rezultatai. [...].
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.005 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".