Caracterização dos padrões de dor, sono e alexitimia em pacientes com fibromialgia atendidos em um centro terciário brasileiro
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Fibromyalgia (FM) is a complex syndrome that is characterized by lasting and diffuse chronic musculoskeletal pain, derived from non-inflammatory causes and classically associated with the presence of specific tender points. However, studies have highlighted other important symptoms associated with a lower quality of life (QOL) in FM, such as sleep disturbances and alexithymia. This study aimed to investigate the pain, sleep and alexithymia patterns of FM patients treated in a Brazilian tertiary center. METHODS: 20 patients with FM who were followed-up in the Rheumatology outpatient clinic of a Brazilian tertiary center (Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto - FAMERP, São Paulo, Brazil) and 20 patients without FM from other outpatient services of the FAMERP completed a clinical and socio-demographic questionnaire, the Fibromyalgia Impact Questionnaire (FIQ), the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and the SF-36 (WHOQOL). RESULTS: The patients with FM presented worse performances in all QOL dimensions of the SF-36 and higher scores on the PSQI (p=0.01), and the TAS-20 (p=0.02). Patients with FM also scored significantly higher in all specific domains of PSQI and TAS-20. DISCUSSION: The present data were in accordance with literature, disclosing a worse performance of patients with FM on pain impact, sleep complains and more presence of alexithymia. CONCLUSION: Studies have disclosed the presence of important and frequently underdiagnosed symptoms beyond pain complaints in FM, such as sleep complaints and alexithymia, and a better knowledge of such disturbances might improve FM patients' approach and treatment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».