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Record W7132525202

Síndrome de dolor miofascial en pacientes con dismenorrea primaria

2022· article· es· W7132525202 on OpenAlexaboutno aff
Ana Serrano Imedio

Bibliographic record

Venuee_Buah · 2022
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicMenstrual Health and Disorders
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPrimary health carePrimary careContext (archaeology)Quality of life (healthcare)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducción: La dismenorrea primaria se considera uno de los trastornos ginecológicos más prevalente de las mujeres en edad reproductiva, suponiéndoles una merma de su calidad de vida y del desarrollo de su actividad académica y/o profesional, presentándose como la principal causa de absentismo. Es una patología infradiagnosticada e infratratada, con pocas alternativas terapéuticas más allá del tratamiento farmacológico. Existe información limitada sobre los puntos gatillo miofasciales y los síntomas específicos del dolor pélvico crónico, y más concretamente de la dismenorrea. El objetivo de nuestro trabajo fue determinar si las pacientes que sufren de dismenorrea primaria presentan una alteración de la mecanosensibilidad a la presión y unos patrones de dolor, que puedan suponer una mayor presencia de puntos gatillo miofasciales en la musculatura abdominal y del suelo pélvico en mujeres con dismenorrea comparado con aquellas mujeres que no padecen de este problema. Material y método: Se llevó a cabo un estudio descriptivo transversal de casos y controles con una muestra total de 84 participantes, distribuidas en base a si sufrían o no dismenorrea primaria, y si estaban o no bajo algún tratamiento anticonceptivo, y dividida en 4 grupos de 21 mujeres cada uno. Se recogieron datos sobre el dolor, la calidad de vida y la productividad y absentismo laboral; y se realizaron 3 valoraciones, en diferentes fases del ciclo menstrual, para reportar datos sobre el umbral de dolor a la presión, la presencia de puntos gatillo miofasciales y las áreas de dolor referido de estos puntos. Resultados: La prueba ANOVA de una vía mostró diferencias estadísticamente significativas (p < 0,01) entre los grupos, para el dominio de Salud Física y la puntuación total del cuestionario SF-12, y para todos los dominios del cuestionario McGill; pero no se encontraron diferencias significativas en los datos del cuestionario WPAI-GH. Se encuentran datos estadísticamente significativos (p 50%) y siendo superior al 70% en las mujeres con dismenorrea primaria, en la fase menstrual; y del músculo obturador interno (100%) en la fase menstrual. Conclusiones: A penas existen diferencias de mecanosensibilidad musculoesquelética entre mujeres con y sin dismenorrea primaria, pero sí encontramos mayores diferencias, dentro de los grupos, entre las diferentes fases del ciclo menstrual. Existe una mayor prevalencia de PGM activos de los músculos recto abdominal, glúteo mayor, isquiocavernoso y pubococcígeo en la fase menstrual, y una mayor prevalencia de PGM activos del músculo iliococcígeo y de PGM latentes del músculo isquiocavernoso en la fase periovulatoria o intermenstrual, en las mujeres con dismenorrea primaria. Y se observa como aumentan las áreas de dolor a las que refieren los puntos gatillo miofasciales de la musculatura de suelo pélvico en todas las mujeres de estudio, y más notablemente en las que presentan dismenorrea primaria. Palabras clave: dismenorrea primaria, síndrome de dolor miofascial, puntos gatillo miofasciales, mecanosensibilidad, umbral de dolor a la presión.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.019

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.303
Teacher spread0.290 · 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

Citations0
Published2022
Admission routes1
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