Association of Neuromyelitis Optica With Severe and Intractable Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To contrast differences in pain and treatment outcomes between neuromyelitis optica (NMO) and multiple sclerosis (MS). DESIGN: Retrospective, cross-sectional cohort study. SETTING: Academic MS center. PATIENTS: Complete ascertainment of an academic MS center cohort of NMO and an MS comparison sample cohort. MAIN OUTCOME MEASURES: Current pain was quantified by a 10-point scale and the McGill Pain Questionnaire.Expanded Disability Status Scale score and number of involved spinal cord levels were collected in addition to testing for cognition, fatigue, depression, and quality of life. Number and types of pain medications were tabulated. RESULTS: Current pain was more common in subjects with NMO (n=29) vs MS (n=66) (86.2% vs 40.9%; P.001)and more severe on a 10-point scale (5.38 vs 1.85;P.001). Pain remained more common after controlling for disability and number of spinal cord segments(P=.03). Prescription pain medication was used more frequently in subjects with NMO compared with subjects with MS(75.9% vs 37.8%; P.001), often requiring more than 1 medication (65.5% vs 15.2%; P.001). No subject with NMO taking pain medication (22 of 29) rated their current pain as 0 of 10, whereas almost half of those taking pain medication with MS were currently free of pain (0% vs 48%; P=.006). CONCLUSIONS: Neuromyelitis optica is frequently associated with severe pain that appears insufficiently controlled by pharmacologic interventions. Future studies should evaluate the efficacy of a multidisciplinary and multimodal approach to pain management.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».