Comparison of deep phenotyping features of UCPPS with and without Hunner lesion: A MAPP‐II Research Network Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use the phenotyping data from the MAPP-II Symptom Patterns Study (SPS) to compare the systemic features between urologic chronic pelvic pain syndrome (UCPPS) with Hunner lesion (HL) versus those without HL. METHODS: We performed chart review on 385 women and 193 men with UCPPS who enrolled in the MAPP-II SPS. 223 had cystoscopy and documentation of HL status. Among them, 12.5% had HL and 87.5% did not. RESULTS: UCPPS participants with HL were older, had increased nocturia, higher Interstitial Cystitis Symptom and Problem Indexes, and were more likely to report "painful urgency" compared with those without HL. On the other hand, UCPPS without HL reported more intense nonurologic pain, greater distribution of pain outside the pelvis, greater numbers of comorbid chronic overlapping pain conditions, higher fibromyalgia-like symptoms, and greater pain centralization, and were more likely to have migraine headache than those with HL. UCPPS without HL also had higher anxiety, perceived stress, and pain catastrophizing than those with HL. There were no differences in sex distribution, UCPPS symptom duration, intensity of urologic pain, distribution of genital pain, pelvic floor tenderness on pelvic examination, quality of life, depression, pain characteristics (nociceptive pain vs. neuropathic pain), mechanical hypersensitivity in the suprapubic area during quantitative sensory testing, and 3-year longitudinal pain outcome and urinary outcome between the two groups. CONCLUSIONS: UCPPS with HL displayed more bladder-centric symptom profiles, while UCPPS without HL displayed symptoms suggesting a more systemic pain syndrome. The MAPP-II SPS phenotyping data showed that Hunner lesion is a distinct phenotype from non-Hunner lesion.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».