Anatomical selectivity in overlap of chronic facial and bodily pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic facial pain often overlaps with pain experienced elsewhere in the body, although previous studies have focused on a few, selected pain conditions when assessing the degree of overlap. AIM: To quantify the degree of overlap between facial pain and pain reported at multiple locations throughout the body. METHODS: Data were from a case-control study of US adults participating in the Orofacial Pain: Prospective Evaluation and Risk Assessment (OPPERA) project. They were interviewed to determine the presence of chronic facial pain (n = 424 cases) or its absence (n = 912 controls). A mailed questionnaire with a body drawing asked about pain at other locations. Odds ratios (ORs) and 95% confidence limits (95% CLs) quantified the degree of overlap between facial pain and pain at other locations. For replication, cross-sectional data were analyzed from the UK Biobank study (n = 459,604 participants) and the US National Health Interview Survey (n = 27,731 participants). RESULTS: In univariate analysis, facial pain had greatest overlap with headache (OR = 14.2, 95% CL = 9.7-20.8) followed by neck pain (OR = 8.5, 95% CL = 6.5-11.0), whereas overlap decreased substantially (ORs of 4.4 or less) for pain at successively remote locations below the neck. The same anatomically based ranking of ORs persisted in multivariable analysis that adjusted for demographics and risk factors for facial pain. Findings were replicated in the UK Biobank study and the US National Health Interview Survey. The observed anatomical selectivity in the degree of overlap could be a consequence of neurosensory and/or affective processes that differentially amplify pain according to its location.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».