The Effect of Pressure Pain Sensitivity and Patient Factors on Self-Reported Pain-Disability in Patients with Chronic Neck Pain
Notice bibliographique
Résumé
The study was conducted to estimate the extent to which pressure pain sensitivity (PPS) and patient factors predict pain-related disability in patients with neck pain (NP), and to determine if PPS differs by gender. Forty-four participants with a moderate level of chronic NP were recruited for this cross sectional study. All participants were asked to complete self-reported assessments of pain, disability and comorbidity and then underwent PPS testing at 4-selected body locations. Pearson`s r w was computed to explore relationships between the PPS measures and the self-reported assessments. Regression models were built to identify predictors of pain and disability. An independent sample t-test was done to identify gender-related differences in PPS, pain-disability and comorbidity. In this study, greater PPS (threshold and tolerance) was significantly correlated to lower pain-disability (r = -.30 to -.53, p≤0.05). Age was not correlated with pain or disability but comorbidity was (r= 0.42-.43, p≤0.01). PPS at the 4-selected body locations was able to explain neck disability (R(2)=25-28%). Comorbidity was the strongest predictor of neck disability (R(2) =30%) and pain (R(2)=25%). Significant mean differences for gender were found in PPS, disability and comorbidity, but not in pain intensity or rating. This study suggests that PPS may play a role in outcome measures of pain and disability but between-subject comparisons should consider gender and comorbidity issues.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».