Pain intensity on and off levodopa in patients with Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Pain is frequently reported by patients with Parkinson's disease (PD). In this study, intensity of pain as measured by a visual analogue scale (VAS) was assessed on and off levodopa in 15 patients with PD. All patients had motor fluctuations and suffered from pain of various types. Description of pain was assessed with the McGill pain questionnaire. Ratings for pain intensity on the VAS were increased during off period for all patients but one (P = 0.001). There was a correlation (P = 0.04) between changes in motor performance (Unified Parkinson's Disease Rating Scale part III) and pain intensity (VAS). Compared with a historical sample of subjects with different pain syndromes without PD, terms related to fear and punishment were used more frequently by patients with PD in this study. In two patients, pain was exclusively limited to the off period. The majority of subjects suffered from secondary pain possibly related to lumbar osteoarticular degeneration. Secondary pain was relieved but not completely abolished by levodopa. The results of this study suggest that aggravation of secondary pain should be considered as a part of the spectrum of nonmotor off symptoms. Analgesics should not be given as first line drugs when pain occurs or increases in off conditions, and pain can be significantly alleviated or abolished by adjustments of dopaminergic medication.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».