The Deficit of Pain Inhibition in Fibromyalgia Is More Pronounced in Patients With Comorbid Depressive Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: On pathophysiologic grounds, fibromyalgia (FM) is characterized by a deficit in diffuse noxious inhibitory controls (DNIC), but the role of depressive symptoms on these mechanisms has not been investigated. We hypothesized that the deficit in pain inhibition would be more pronounced in FM patients with depressive symptoms (FM+D), relative to patients without such symptoms (FM-D). METHODS: Fifty-two women diagnosed with FM (American College of Rheumatology criteria) and 10 healthy women participated in this study. Thermal stimuli were used to measure pain thresholds and DNIC efficacy (spatial summation paradigm). Clinical pain was measured using visual analog scales. RESULTS: We found that the amplitude of DNIC was smaller in FM+D patients, relative to the FM-D group; and that daily pain (unpleasantness) was higher in the FM+D group, relative to FM-D patients. DISCUSSION: We found that FM+D patients have a more pronounced deficit in pain inhibition as well increased clinical pain. As such, these results show the usefulness of combining psychologic factors and psychophysical measures to identify subgroups of FM patients. These results may have implications for future treatment of FM patients with and without comorbid depressive symptoms.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».