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Enregistrement W2980272508 · doi:10.1515/sjpain-2019-0054

Revised chronic widespread pain criteria: development from and integration with fibromyalgia criteria

2019· article· en· W2980272508 sur OpenAlexaff
Frederick Wolfe, Stephen H. Butler, Mary‐Ann Fitzcharles, Winfried Häuser, Robert L. Katz, Philip J. Mease, Johannes J. Rasker, Anthony S. Russell, I. Jon Russell, Brian Walitt

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Pain · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibromyalgiaMedicineRheumatologyEpidemiologyPhysical therapyChronic painInternal medicineMusculoskeletal painDistressPain medicinePsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aims Persons with chronic widespread pain (CWP) have poor medical outcomes and increased mortality. But there are no universally accepted criteria for CWP or of methods to assess it. The most common criteria come from the 1990 American College of Rheumatology (ACR) fibromyalgia (FM) criteria, but that method (WP1990) can identify CWP with as few as three pain sites, and in subjects with wide differences in illness severity. Recently, to correct WP1990 deficiencies, the 2016 fibromyalgia criteria provided a modified CWP definition (WP2016) by dividing the body into five regions of three pain sites each and requiring a minimum of four regions of pain. Although solving the geographic problem of pain distribution, the problem of just how many pain sites (pain diffuseness) are required remained a problem, as WP2016 required as few as four painful sites. To better characterize CWP, we compared four CWP definitions with respect to symmetry, extent of pain sites and association with clinical severity variables. Methods We characterized pain in 40,960 subjects, including pain at 19 individual sites and five pain regions, and calculated the widespread pain index (WPI) and polysymptomatic distress scales (PDS) from epidemiology, primary care and rheumatology databases. We developed and evaluated a new definition for CWP, (WP2019), defined as pain in four or five regions and a pain site score of at least seven of 15 sites. We also tested a definition based on the number of painful sites (WPI ≥ 7). Results In rheumatology patients, WP1990 and WPI ≥ 7 classified patients with <4 regions as WSP. CWP was noted in 51.3% by WP1990, 41.7% by WP2016, 37.6% of WPI ≥ 7 and 33.9% by WP2019. 2016 FM criteria was satisfied in WP1990 (51.1%), WP2016 (63.3%), WPI ≥ 7 (69.0%) and WP2019 (76.6%). WP2019 positive patients had more severe clinical symptoms compared with WP1990, WP2016 and WPI ≥ 7, and similar to but less than FM 2016 positive patients. In stepwise fashion, scores for functional disability, visual analog scale fatigue and pain, WPI, polysymptomatic distress score and Patient Health Questionnaire 15 (PHQ-15) worsened from WP1990 through WP2016, WPI ≥ 7 and WP2019. Conclusions WP2019 combines the high WPI scores of WPI ≥ 7 and the symmetry of WP2016, and is associated with the most abnormal clinical scores. The WP1990 does not appear to be an effective measure. We suggest that CWP can be better defined by combining 4-region pain and a total pain site score ≥7 (WP2019). This definition provides a simple, unambiguous measure that is suitable for clinical and research use as a standalone diagnosis that is integrated with fibromyalgia definitions. Implications Definitions of CWP in research and clinic care are arbitrary and have varied, and different definitions of CWP identify different sets of patients, making a universal interpretation of CWP uncertain. In addition, CWP is a mandatory component of some fibromyalgia criteria. Our study provides quantitative data on the differences between CWP definitions and their criteria, allowing better understanding of research results and a guide to the use of CWP in clinical care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations114
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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