Sensory Function and Pain Experience in Arthritis, Complex Regional Pain Syndrome, Fibromyalgia Syndrome, and Pain-Free Volunteers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to identify relationships between sensory function and pain in 3 common pain conditions (arthritis, Complex Regional Pain Syndrome [CRPS] and fibromyalgia syndrome [FMS]) and pain-free participants. Sensory abnormalities are known to be concomitant with some types of chronic pain but comparison across pain conditions using existing research is difficult due to methodological differences. Pragmatic Quantitative Sensory Testing (QST) methods were used. MATERIALS AND METHODS: Hot and cold sensitivity, light touch threshold (LTT), two-point discrimination and pain threshold were assessed in 143 participants (n=37 pain-free, n=34 arthritis, n=36 CRPS, n=36 FMS). Outcomes were assessed in the index ("affected" or right) and contralateral arm. Participants also completed the Brief Pain Inventory and the McGill Pain Questionnaire. RESULTS: There were statistically significant differences between groups for all QST outcomes except two-point discrimination. Relative to pain-free participants, FMS displayed heat hyperesthesia in both arms and cold hyperesthesia in the contralateral arm. CRPS demonstrated no changes in thermal sensitivity. Both CRPS and FMS exhibited bilateral pressure hyperalgesia. LTT hypoesthesia was observed bilaterally for CRPS but only in the contralateral arm for FMS. CRPS and FMS had pressure hyperalgesia in the index arm relative to arthritis patients. There were no differences between arthritis and pain-free participants for any QST outcome. In CRPS, there were significant correlations between LTT and pain outcomes bilaterally. DISCUSSION: People with FMS and CRPS demonstrate extensive sensory dysfunction. Arthritis patients had sensory profiles closer to pain-free participants. LTT may provide a clinically relevant and accessible assessment for CRPS.
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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 | 0,022 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».