Association between Chronic Pain and Diabetes/Prediabetes: A Population-Based Cross-Sectional Survey in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Background. Diabetes is a debilitating chronic health condition that is associated with certain pain syndromes. The present study sought to evaluate chronic pain and its association with diabetes mellitus at a population level. Methods. A population-based cross-sectional questionnaire survey study was conducted in Al-Kharj, Saudi Arabia, from January 2016 to June 2016. Participants from both private and governmental institutions were selected following a multistage sampling technique and using a cluster sampling method. Anthropometric measurements were taken, including body weight, height, body mass index (BMI) and waist circumference. A blood sample was also drawn from each respondent for fasting blood sugar, HbA1c, and fasting lipid profile. A P value of less than 0.05 indicated statistical significance. Results. A total of 1003 subjects were included for final analysis. Compared to prediabetic and nondiabetic individuals, diabetic subjects had a higher prevalence of lower limb pain (11.1%), back pain (8.9%), abdominal pain (6.7%), and neck pain (4.4%) (X2 = 27.792, P=0.015 ). In a multiple logistic regression model, after adjusting for age, gender, education level, cholesterol, and smoking status, diabetic/prediabetic patients had a significantly higher prevalence of chronic pain ((OR) = 1.931 (95% CI = 1.536–2.362), P=0.037 ). Increased age was also significantly associated with chronic pain ((OR) = 1.032 (95% CI = 1.010–1.054, P=0.004 ). Conclusion. Results of this study found a significant association between diabetes and prediabetes and chronic pain symptoms. Prospective studies are needed to explore temporality of such association.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».