Mejoría de la Calidad de Vida de Pacientes con Dolor Neuropático Utilizando Monitoreo Ambulatorio Continuo
Bibliographic record
Abstract
Justificación y Objetivos: El manejo de pacientes con dolor crónico exige un abordaje multifuncional en las áreas física, psicológica, social y ocupacional. El entendimiento de la fisiopatología del dolor y su evaluación optimizan el tratamiento. El objetivo de este estudio fue evaluar en forma exacta los mejores predictores de calidad de vida a través de registros semanales realizados por régimen ambulatorio y domiciliario, verificando actividades prácticas y de la vida diaria.Método: Se utilizaron las siguientes escalas de evaluación: Listado de Dolor de Wisconsin, Gráfico de Humor, cuestionario de Dolor de McGill, Protocolo Post-Sueño y el cuestionario genérico de calidad de vida (Whoqol-bref).Resultados: La actividad física, el desempeño laboral y el patrón de sueño señalaron mejor calidad de vida. La sensibilidad al dolor, evasión al miedo y la dependencia de otra persona son responsables por la cantidad significativa de variación en las actividades propuestas. Estos hallazgos sugieren que las fuentes externas de orientación, además de las internas como evitar el miedo al dolor, pueden servir para influir en el comportamiento físico y social.Conclusión: El dolor crónico neuropático debe ser evaluado en sus particularidades de presentación clínica, comportamental y social, pues tales elementos son fundamentales para una buena evolución.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".