Extent and characteristics of self-reported pain in patients with systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients' own experiences of subjective symptoms are scarcely covered, and the objective of this study was to investigate the extent and characteristics of self-reported pain in patients with systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: This study comprised a cross-sectional design where 84 patients with SLE were asked to complete self-assessments: visual analogue scale of pain and the Short-Form McGill Pain Questionnaire. Medical assessments, including ESR, SLAM, SLEDAI, and SLICC, were also performed. RESULTS: Of the study population, 24% reported higher levels of SLE-related pain (≥40 mm on VAS). This group had a significantly shorter disease duration, higher ESR, and higher disease activity, according to the SLAM and SLEDAI, compared to the rest of the study population. This group mainly used the words "tender," "aching," and "burning" to describe moderate and severe pain, and they used a greater number of words to describe their pain. Of the patients with higher levels of pain, 70% reported their present pain as "distressing." The most common pain location for the whole patient population was the joints. Patients rated their disease activity significantly higher than physicians did. CONCLUSION: These findings expand the current knowledge of the extent of SLE-related pain and how patients perceive this pain. The results can contribute to affirmative, supportive and caring communication and especially highlight SLE-related pain in patients with a short disease duration and high disease activity.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».