Cross‐sectional evaluation of patient functioning and health‐related quality of life in patients with neuropathic pain under standard care conditions
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The purpose of this cross-sectional evaluation was to determine the impact of neuropathic pain (NeP) on patient functioning and Health-Related Quality of Life (HRQoL) under standard care conditions. METHODS: Patients with NeP or neuropathic and nociceptive pain [Mixed Pain (MP)] enrolled in the DONEGA study, a naturalistic, prospective and multi-centre study of the effectiveness of gabapentin under usual care conditions, were included in this cross-sectional evaluation before starting study treatments. Participants completed the Short Form-McGill Pain Questionnaire, MOS Short Form-12 (SF-12), and Sheehan Disability Scale (ShDS). Multivariate analysis and regression models were used to analyze patient data. RESULTS: A total of 1519 patients [mean+/-SD; 56.0+/-13.7 yrs old (58.8% female)] with NeP or MP were enrolled in the study. The mean pain history was 1.1+/-2.8 yrs, current pain intensity on a 5-point visual analogue scale was 2.8+/-1.0 and mean pain in previous week was 71.3+/-19.0mm. Pain substantially interfered (i.e., score > or = 5 on 0-10 scale) with normal work (5.9+/-3.0), social life (5.7+/-3.0), and family life (5.3+/-3.0), producing substantial disability (total ShDS score of 16.9+/-8.3 pts). Country-standardised physical (PCS) and mental health (MCS) component summary scores of SF-12 indicated significant impairment in both domains compared with the general Spanish population: PCS; -1.13+/-1.0 SDS (standard deviation score), and MCS; -1.21+/-0.7 SDS, equivalent to the 15th and 25th percentiles of normative populations, respectively. CONCLUSIONS: Under standard care conditions, neuropathic and mixed pain are associated with impaired physical and mental QoL, producing a substantial level of disability in these patients.
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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 | 0,014 | 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 ».