Negative impact of severity of pain on mood, social life and general activity in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pain is an important non-motor symptom of Parkinson's disease (PD); however, it remains understudied. The purpose of previous studies on the relationship between PD and pain, has been to explore the cause, origin and types of pain. This case control study is designed for clinicians and rehabilitation specialists to effectively identify pain from the patient's point of view. Pain present in PD patients correlates with significant disruption to their daily lives, which was seen by analysing characteristics, frequency, severity and interference of pain. METHOD: A total of 100 PD patients and 100 control healthy individuals, consisting of 66 males and 34 females were evaluated during routine clinical assessment followed by a neurological exam. The Brief Pain Inventory (BPI) was used to measure chronic pain in terms of pain severity, pain interference and pain frequency between the two groups. RESULTS: It was determined that PD patients had significantly higher pain severity scores compared to controls (p < 0.05). PD patients with depressive symptoms had significantly higher pain severity and pain interference scores than controls without depressive symptoms. PD patients reported greater scores on Global BPI pain interference and all components of the pain interference subscale. DISCUSSION: PD and depression seem to be correlated with higher perceived pain, severity and interference. These findings have not been reported by other case control studies, and warrant further causal research into pain, depression and PD.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».