Chronic Pain Syndromes After Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Chronic pain syndromes are reported to be common after stroke, but most previous epidemiological studies have generally included small cohorts of patients with relatively short-term follow-up. In a large cohort with ischemic stroke (Prevention Regimen for Effectively avoiding Second Stroke [PRoFESS] trial), we determined the prevalence, risk factors, and clinical consequence of new poststroke pain syndromes. METHODS: Within the PRoFESS trial (mean follow-up 2.5 years), a standardized chronic pain questionnaire was administered (at the penultimate follow-up visit) to all participants who reported chronic pain since their stroke and did not have a history of chronic pain before their index stroke. Multivariable logistic regression analyses were used to determine risk factors for poststroke pain (and pain subtypes), and the association between poststroke pain and cognitive (≥ 3 reduction in Mini-Mental State Examination score) and functional decline (≥ 1 increase in m-Rankin). RESULTS: In total, 15 754 participants were included; of which 1665 participants (10.6%) reported new chronic poststroke pain, and included 431 participants (2.7%) with central poststroke pain, 238 (1.5%) with peripheral neuropathic pain, 208 (1.3%) with pain from spasticity, and 136 participants (0.9%) with pain from shoulder subluxation. More than 1 pain subtype was reported in 86 participants (0.6%). Predictors of poststroke pain included increased stroke severity, female sex, alcohol intake, statin use, depressive symptoms, diabetes mellitus, antithrombotic regimen, and peripheral vascular disease. A new chronic pain syndrome was associated with greater dependence (odds ratio, 2.16; 95% confidence interval, 1.82-2.56). Peripheral neuropathy and pain from spasticity/shoulder subluxation were associated with cognitive decline. CONCLUSIONS: Chronic pain syndromes are common after ischemic stroke and are associated with increased functional dependence and cognitive decline.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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.
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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 ».