Association of Pain Sensitization and Conditioned Pain Modulation to Pain Patterns in Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the cross-sectional association of ascending pain mechanisms, implicated in pain sensitization, and descending pain modulation with pain patterns and unpredictability of pain. METHODS: The Multicenter Osteoarthritis Study is a longitudinal cohort of older adults with or at risk of knee osteoarthritis. Peripheral and central ascending pain mechanisms were assessed using quantitative sensory tests, pressure pain thresholds using a handheld pressure algometer (knee/peripheral and wrist/central), and temporal summation using weighted probes (wrist/central). Descending modulation was assessed by conditioned pain modulation using pressure pain thresholds and a forearm ischemia test. Pain patterns were characterized based on responses to the Intermittent and Constant Osteoarthritis Pain questionnaire: 1) no intermittent or constant pain, 2) intermittent pain only, 3) constant pain only, and 4) combined constant and intermittent pain. A question regarding frequency assessed unpredictable pain. We assessed the association of quantitative sensory test measures to pain patterns using regression models with generalized estimating equations. RESULTS: , and 57% female). Lower pain sensitization by wrist pressure pain threshold (odds ratio [OR] 0.80 [95% confidence interval (95% CI) 0.68, 0.93]) and adequate conditioned pain modulation (OR 1.45 [95% CI 1.10, 1.92]) were associated with having constant ± intermittent pain compared with intermittent pain only. Higher pain sensitization (by pressure pain thresholds and temporal summation) was associated with a higher likelihood of unpredictable pain. CONCLUSION: Knee pain patterns appear to be related to peripheral ± central facilitated ascending pain mechanisms and descending modulatory mechanisms. These findings highlight the need for a broader approach to understanding pain mechanisms by symptomatic disease progression.
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».