The Relationship Between Clinical and Quantitative Measures of Pain Sensitization in Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pain sensitization in knee osteoarthritis (OA) is associated with greater symptom severity and poorer clinical outcomes. Measures that identify pain sensitization and are accessible to use in clinical practice have been suggested to enable more targeted treatments. This merits further investigation. This study examines the relationship between quantitative sensory testing (QST) and clinical measures of pain sensitization in people with knee OA. METHODS: A secondary analysis of data from 134 participants with knee OA was performed. Clinical measures included: manual tender point count (MTPC), the Central Sensitization Inventory (CSI) to capture centrally mediated comorbidities, number of painful sites on a body chart, and neuropathic pain-like symptoms assessed using the modified PainDetect Questionnaire. Relationships between clinical measures and QST measures of pressure pain thresholds (PPTs), temporal summation, and conditioned pain modulation were investigated using correlation and multivariable regression analyses. RESULTS: Fair to moderate correlations, ranging from -0.331 to -0.577 (P<0.05), were identified between MTPC, the CSI, number of painful sites, and PPTs. Fair correlations, ranging from 0.28 to 0.30 (P<0.01), were identified between MTPC, the CSI, number of painful sites, and conditioned pain modulation. Correlations between the clinical and self-reported measures and temporal summation were weak and inconsistent (0.09 to 0.25). In adjusted regression models, MTPC was the only clinical measure consistently associated with QST and accounted for 11% to 12% of the variance in PPTs. DISCUSSION: MTPC demonstrated the strongest associations with QST measures and may be the most promising proxy measure to detect pain sensitization clinically.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».