Análisis clínico y topográfico del dolor neuropático en pacientes admitidos en un centro de tratamiento multidisciplinario.
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: La investigación verbal es una etapa fundamental del examen neurológico del enfermero en la evaluación del paciente con dolor crónico neuropático, en razón de su multidimensionalidad. Son pocos los trabajos que tratan este tema; por lo que el objetivo de este trabajo fue analizar en las historias clínicas los registros de las características clinicotopográficas del dolor descriptas por los pacientes de un centro de tratamiento multidisciplinario.Método: Es un trabajo documental, transversal y cuantitativo. Se analizaron 50 historias clínicas de pacientes con diagnóstico establecido de dolor neuropático que consultaron rutinariamente entre enero y junio de 2014. La recolección de datos se basó en el Cuestionario de Dolor McGill y fueron analizados respecto a la edad, sexo, topografía del dolor y descripciones verbales. Los datos fueron sometidos a un análisis estadístico por método de Chi cuadrado a fin de comparar la asociación entre variables.Resultados. Prevalecieron los pacientes de sexo femenino (64%), con un promedio de 57 años. Las descripciones de dolor más citadas fueron de características sensoriales y se asociaron a los casos en los que la neuropatía afectaba los miembros inferiores (p = 0,006).Conclusión: Se observó una asociación entre la topografía y las características clínicas del dolor. Debido a la subjetividad y complejidad que se relaciona con la evaluación del dolor neuropático, es necesario entender sus manifestaciones clínicas y preparar todo el equipo interdisciplinario, especialmente enfermería, el cual juega un rol esencial en la conducción de la evaluación verbal del paciente con dolor.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".