Predictors of Pain for Patients With Early Inflammatory Polyarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify predictors of pain at 1 year in patients with early inflammatory polyarthritis (EIP). METHODS: Using a prospective design, patients were examined by a rheumatologist and completed questionnaires at baseline and at 1 year after symptom onset. Separate regression analyses were run for pain intensity, sensory pain, and affective pain. Age and sex were adjusted in cross-sectional and longitudinal analyses; baseline potential predictors consisted of measures for corresponding pain values and disease activity, depression, coping scores, medication use, rheumatoid arthritis criteria being met, and duration of symptoms. RESULTS: A total of 211 patients were enrolled in the study (mean ± SD age 58.8 ± 14.2 years, 63% women). There were significant improvements at 1 year for disease activity, instrumental coping, emotional coping, depression, and all 3 pain measures. At baseline, disease activity and depression were positively associated with all types of pain; in addition, instrumental coping was positively associated with sensory pain and palliative coping was positively associated with affective pain. At 1 year, pain intensity was predicted by baseline pain intensity, duration of symptoms, use of disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs), and emotional coping. Sensory pain was predicted by baseline sensory pain and DMARD use. Affective pain was predicted by baseline affective pain, DMARD use, and emotional coping. CONCLUSION: The majority of treated EIP patients can expect improvements in clinical and psychosocial variables over the first year of their illness. Emotional coping at baseline may contribute to pain in the future, and therefore it may be useful for patients to learn other means of dealing with this chronic disease.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».