Characterization of painful Restless Legs Syndrome sensations in an English-speaking South African population
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims Restless Legs Syndrome (RLS) is characterised by unusual sensations in the legs which can be described as painful in up to 60% of RLS patients. The purpose of this study was to characterise and examine whether the presence of pain influenced the words used to describe the sensations of RLS in an English speaking population. Methods RLS participants (n=55) were divided according to whether or not painful RLS sensations were reported upon questioning. They completed the McGill Pain Questionnaire (MPQ), the International Restless Legs Syndrome Severity Scale (IRLS) and selected descriptors from a list of previously published RLS terms. Results Thirty-five percent of the RLS patients had painful sensations. The participants with painful RLS had higher Pain Rating Index (PRI) scores [median (interquartile range) 21 (17-28) vs. 14 (7.5-21) p=0.0008] and IRLS scores [23 (17-28) vs. 18 (11.5-22.5) p=0.0175] than the participants with non-painful RLS. Patients with painful RLS symptoms selected more pain-related literature terms, chose significantly different words in eight of the MPQ subclasses (both sensory and affective) and selected more intense descriptors from certain MPQ subclasses than the non-painful RLS group. The terms that characterised painful RLS were "aching", "painful", "cramping" and "unbearable". Conclusions Descriptors of RLS sensations are changed by the presence of pain, which may indicate an aetiological difference in the patients who have painful RLS. Clinically, patients complaining of cramping and painful sensations may be diagnosed with a condition that mimics RLS. Thus, it is important that the most accurate set of descriptors for RLS are used to enable recognition of RLS and optimised treatment according to the RLS phenotype. Implications The diagnosis of RLS may be improved by overcoming language and cultural barriers and obtaining differential diagnostic terms for painful conditions mimicking RLS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».