Effects of Smoke Exposure and Other Lifestyle Factors on Pain Response to Electrical Stimulation in Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A relationship between smoking and development of pain syndromes has been suggested in the literature. The present study examined associations between smoke exposure and other related variables, and pain response to suprathreshold electrical stimulation. METHODS: Subjects were prospectively recruited from a population referred to an electrodiagnostic clinic. Information about age, smoke exposure, caffeine and alcohol consumption was obtained, as well as documented objective signs of stress through physical assessment. One investigator applied two standardized 0.1 ms electrical stimulations (50 mA followed by 100 mA) to asymptomatic extremities at the beginning of each electrodiagnostic session, using consistent technique. Subjects used a visual analogue scale to indicate the level of pain felt after each stimulation. RESULTS: Two hundred fifteen women were included. Current smokers and those currently exposed to second-hand smoke had significantly higher pain ratings (P=0.003 for 50 mA, P=0.005 for 100 mA) than those not currently exposed to smoke. Time since exposure was negatively associated with pain ratings. Those with objective signs of stress reported higher levels of pain, which was significant for the 100 mA stimulation (P=0.046). Linear regression modelling indicated that current smoke exposure and alcohol use were associated with higher pain ratings at both 50 mA and 100 mA, while stress was associated with higher pain ratings and older age was associated with lower pain ratings at 100 mA only. INTERPRETATION: Exposure to cigarette smoke is significantly related to higher reported levels of pain experienced in response to electrical stimulation in this study population. Exposure to smoke can add 10 points to the 100-point visual analogue scale compared with subjects without exposure, with alcohol use adding another eight points. Reported pain decreases as length of time since previous exposure to smoke increases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».