Psycho-sensory relationships in chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychological variables contribute to pain- and injury-related outcomes. We examined the hypothesis that anatomical spread and intensity of persistent pain relate to anxiety-related variables: generalised anxiety, fear of pain and pain catastrophising. METHODS: An online survey was used to gather data from 413 women with persistent pain (low back pain, n = 139; fibromyalgia syndrome, n = 95; neck pain, n = 55; whiplash, n = 41; rheumatoid arthritis, n = 37; migraine, n = 46). The spread and intensity of pain were assessed using the McGill pain chart and a Numerical Rating Scale. A Bayesian Structural Equation Model assessed if the intensity and spread of pain increased with anxiety-related variables. Men were also surveyed (n = 80), but the sample size was only sufficient for analysing if their data were consistent with the model for women. RESULTS: Across subgroups of women, one standard deviation increase in catastrophising, generalised anxiety and fear corresponded to 27%, 7% and -1% additional pain areas and a 1.1, 0 and -0.1 change in pain intensity (on 0-10 scale), respectively. Overall, our clinical significance criterion - a 30% shift in pain variable in relation to one standard deviation increase in psychological variable - was not met. However, in subgroups it was met for pain spread (low back pain, neck pain and migraine) and pain intensity (migraine and neck pain) in relation to pain catastrophising. The model generally had low goodness-of-fit to men. CONCLUSION: These data support a meaningful relationship between some anxiety-related variables and pain in women for some conditions. Since the model did not consistently fit the men, we may conclude that the relationships are moderated by sex. Clinician attention to psychological variables as potential contributing factors can be justified; however, research is needed to understand the relationship and whether psychological treatment can reduce pain.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».