Does rain really cause pain? A systematic review of the associations between weather factors and severity of pain in people with rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the association between weather and pain in rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Systematic review of longitudinal observational studies (up to September 2009) with data on the association between weather variables and severity of pain in RA. The methodological quality was rated independently by the two authors according to an adapted Newcastle-Ottawa Scale. We analyzed the data on an aggregated (group) level with a meta-analysis of correlations between pain and weather, and at an individual level as the proportion of patients for whom pain was significantly affected by the weather. RESULTS: Nine studies were included. Many different weather variables have been studied, but only three (temperature, relative humidity and atmospheric pressure) have been studied extensively. Overall group level analyses show that associations between pain and these three variables are close to zero. Individual analyses from two studies indicate that pain reporting in a minority (<25%) of RA patients is influenced by temperature, relative humidity or atmospheric pressure. We were not able to relate the findings to methodological quality or other aspects of the studies. CONCLUSION: The studies to date do not show any consistent group effect of weather conditions on pain in people with RA. There is, however, evidence suggesting that pain in some individuals is more affected by the weather than in others, and that patients react in different ways to the weather. Thus, the hypothesis that weather changes might significantly influence pain reporting in clinical care and research in some patients with RA cannot be rejected.
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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 | 0,010 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».