Cognitive dysfunction associated with pain and quality of life in chronic rhinosinusitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive dysfunction and its relationship to both pain and disease-specific quality of life (QOL) in chronic rhinosinusitis (CRS) have not been investigated previously. We sought to analyze the correlations of pain and disease-specific QOL with cognitive function in CRS. METHODS: Adults with CRS were prospectively enrolled in a cross-sectional study. Participants' cognitive function was assessed using the Cognitive Failures Questionnaire. Pain was characterized using the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) and the Brief Pain Inventory Short Form. Disease-specific QOL was ascertained using the Rhinosinusitis Disability Index (RSDI) and 22-item Sinonasal Outcome Test (SNOT-22). Disease severity was assessed using nasal endoscopy and computed tomography. Bivariate correlations of pain and cognitive dysfunction, disease-specific QOL, and clinical measures of disease severity were ascertained. RESULTS: In patients with CRS (n = 70) there was a significant correlation between cognitive dysfunction and pain severity scores (Spearman's correlation [R(s)] = 0.321, p < 0.01). A similar correlation was identified with pain interference (R(s) = 0.317, p < 0.01) and cognitive dysfunction scores. This is mirrored by a significant correlation between another measure of pain severity, the SF-MPQ and cognitive dysfunction (R(s) = 0.498, p < 0.01). In patients with CRS there was a significant correlation between disease-specific QOL scores and cognitive function scores as measured by the SNOT-22 (R(s) = 0.395, p < 0.01) and the RSDI (R(s) = 0.528, p < 0.01). CONCLUSION: In patients with CRS, increasing pain and worse QOL are associated with cognitive dysfunction. Possible mechanisms for this cognitive dysfunction include differential neural activation secondary to chronic pain and/or the sequela of a chronic inflammatory state.
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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 | 0,000 | 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 ».