Pain, depression, and quality of life in adults with MOG‐antibody–associated disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Myelin oligodendrocyte glycoprotein-antibody-associated disease (MOGAD) is an inflammatory autoimmune condition of the central nervous system. However, data on pain and depression have remained scarce. The aim of this study was to assess features of chronic pain and depression as well as their impact on health-related quality of life (hr-QoL) in MOGAD. METHODS: Patients with MOGAD were identified in the Neuromyelitis Optica Study Group registry. Data were acquired by a questionnaire, including clinical, demographic, pain (PainDetect, Brief Pain Inventory-Short Form, McGill Pain Questionnaire-Short Form), depression (Beck Depression Inventory-II), and hr-QoL (Short Form-36 Health Survey) items. RESULTS: Twenty-two of 43 patients suffered from MOGAD-related pain (11 nociceptive, eight definite neuropathic, three possible neuropathic) and 18 from depression. Patients with neuropathic pain had the highest pain intensity and most profound activities of daily living (ADL) impairment. Fifteen patients reported spasticity-associated pain, including four with short-lasting painful tonic spasms. Later disease onset, profound physical impairment, and depression were associated with chronic pain. Physical QoL was more affected in pain sufferers (p < 0.001) than in pain-free patients, being most severely reduced by neuropathic pain (p = 0.016). Pain severity, visual impairment, and gait impairment independently predicted lower physical QoL. Depression was the only factor reducing mental QoL. Twelve patients still suffering from moderate pain (pain severity 4.6 ± 2.3) received pain medication. Only four out of 10 patients with moderate to severe depression took antidepressants. CONCLUSIONS: Being highly prevalent, pain and depression strongly affect QoL and ADL in MOGAD. Both conditions remain insufficiently controlled in real-life clinical practice.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| 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 ».