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Enregistrement W3037755201 · doi:10.1155/2020/8239474

Association between Chronic Pain and Diabetes/Prediabetes: A Population-Based Cross-Sectional Survey in Saudi Arabia

2020· article· en· W3037755201 sur OpenAlexaff
Khaled K. Aldossari, Mamdouh M. Shubair, Abdulrahman Alduraywish, Khalid Alahmary, Salwa Bahkali, Sara M. Aloudah, Sami Almustanyir, Laila Al-Rizqi, Sally A. El‐Zahaby, Paivi Toivola, Ashraf El‐Metwally

Notice bibliographique

RevuePain Research and Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, Prince Sattam bin Abdulaziz UniversityPrince Sattam bin Abdulaziz University
Mots-clésPrediabetesCross-sectional studyMedicineDiabetes mellitusChronic painPopulationAssociation (psychology)Physical therapyGerontologyEnvironmental healthType 2 diabetesPsychologyEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>P</mml:mi></mml:math> 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%) ( X 2 = 27.792, <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0.015</mml:mn></mml:math>). 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), <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0.037</mml:mn></mml:math>). Increased age was also significantly associated with chronic pain ((OR) = 1.032 (95% CI = 1.010–1.054, <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0.004</mml:mn></mml:math>). 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 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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations38
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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