The Problem of Pain in Systemic Lupus Erythematosus: An Explication of the Role of Biopsychosocial Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To define biopsychosocial mechanisms of pain that go above and beyond disease activity and organ damage in systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of patient-reported data in a population-based registry of 766 people with SLE. Predictors of pain intensity and interference were examined using hierarchical linear regression. We built 2 main hierarchical regression models with pain intensity and interference as outcomes, both regressed on disease activity and organ damage. For each model, we sought to establish the relationship between pain outcomes and the primary exposures using sequential steps comprising the inclusion of each construct in 6 stages: demographic, socioeconomic, physical, psychological, behavioral, and social factors. We also conducted sensitivity analyses eliminating all overt aspects of pain in the disease activity measure and reestimated the models. RESULTS: Disease activity and organ damage explained 32-33% of the variance in pain intensity and interference. Sociodemographic factors accounted for an additional 4-9% of variance in pain outcomes, whereas psychosocial/behavioral factors accounted for the final 4% of variance. In the sensitivity analyses, we found that disease activity and organ damage explained 25% of the variance in pain outcomes. CONCLUSION: Disease activity only explained 33% of the variance in pain outcomes. However, there was an attenuation in these associations after accounting for psychosocial/behavioral factors, highlighting their roles in modifying the relationship between disease activity and pain. These findings suggest that multilevel interventions may be needed to tackle the negative effect of pain in SLE.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».