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Enregistrement W2141609058 · doi:10.1016/s0304-3959(00)00296-7

The relationship of gender to pain, pain behavior, and disability in osteoarthritis patients: the role of catastrophizing

2000· article· en· W2141609058 sur OpenAlexaff
Francis J. Keefe, John C. Lefebvre, Jennifer Egert, Glenn Affleck, Michael J. Sullivan, David S. Caldwell

Notice bibliographique

RevuePain · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésPain catastrophizingOsteoarthritisPhysical therapyChecklistMedicineCoping (psychology)Depression (economics)Clinical psychologyChronic painPsychologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One hundred and sixty-eight patients with osteoarthritis (OA) of the knees participated in this study. Of the participants, 72 were men and 96 were women. All participants completed the Arthritis Impact Measurement Scales (AIMS), underwent a 10 min standardized observation session to assess their pain behavior, and completed the Catastrophizing Scale of the Coping Strategies Questionnaire (CSQ) and the Depression Scale of the Symptom Checklist 90 Revised (SCL-90R). The study found that there were significant differences in pain, pain behavior, and physical disability in men and women having OA. Women had significantly higher levels of pain and physical disability, and exhibited more pain behavior during an observation session than men. Further analyses revealed that catastrophizing mediated the relationship between gender and pain-related outcomes. Once catastrophizing was entered into the analyses, the previously significant effects of gender were no longer found. Interestingly, catastrophizing still mediated the gender-pain relationship even after controlling for depression. These findings underscore the importance of both gender and catastrophizing in understanding the OA pain experience and may have important implications for pain assessment and treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations743
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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