Neuropathic Pain, Depression, and Cardiovascular Disease: A National Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with spinal cord injury (SCI) have a more than twofold increased risk of heart disease and stroke compared with able-bodied individuals. The increased risk appears to be in excess of the risk conferred by several well-established risk factors, including diabetes, hypertension, and sex. This raises the question whether other factors, secondary to SCI, are also contributing to the development of cardiovascular disease (CVD). Two potential factors associated with SCI and CVD are pain and depression. Both are frequently reported among individuals with SCI, develop in the acute stages of injury, and are commonly described as severe. Therefore, the primary aim of this study was to examine the relationship between pain (and types of pain) and depression with CVD among individuals with SCI. METHODS: A total of 1,493 individuals (referred sample) with chronic SCI participated in a self-report cross-sectional multicenter Canada-wide survey from 2011-2012 (mean age ± standard deviation: 49.6 ± 13.9 years). RESULTS: After adjustment for age, sex, and injury characteristics, neuropathic pain and depression were significantly and independently associated with CVD (adjusted odds ratio and 95% confidence interval: 2.27 (1.21, 4.60) for neuropathic pain; 4.07 (2.10, 7.87) for depression). In contrast to neuropathic pain, non-neuropathic pain was not significantly associated with CVD (p = 0.13). CONCLUSION: In conclusion, these data illustrate important interrelationships between secondary complications following SCI, as well as raise the possibility of neuropathic pain (versus nociceptive pain) as a novel and emerging risk factor for CVD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».