Severity of chronic pain and its relationship to quality of life in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study used reliable and validated instruments to compare pain severity in multiple sclerosis (MS) to that in other chronic painful conditions, and to examine relationships between chronic pain in MS and health-related quality of life (HRQOL). METHODS: Ninety-nine MS patients completed a self-administered survey comprised of the Medical Outcomes 36-Item Short-Form Health Survey, the Short-Form McGill Pain Questionnaire, and the Hospital Anxiety and Depression Scale. RESULTS: Pain severity was not different between MS patients with pain and rheumatoid arthritis (P = 0.77) or osteoarthritis (P = 0.98) patients. Chronic pain in MS was less often neurogenic than non-neurogenic, although severity of neurogenic pain was greater than that of non-neurogenic pain (P = 0.048). Chronic pain in MS was found to have no significant relationship to age, disease duration or disease course. Instead, we found that pain was correlated with aspects of HRQOL, particularly mental health (r = 0.44, P < 0.0001) versus physical functioning (r = 0.19, P > 0.05). Chronic pain was significantly related to anxiety and depression for females but not for males with MS. CONCLUSIONS: Chronic pain in MS is as severe as pain in arthritic conditions and is associated with reduced HRQOL. Thus, pain can be a significant symptom for MS patients and the need for treatment may be underestimated.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».