Personality Traits in Burning Mouth Syndrome Patients With and Without a History of Depression
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: So far, the strong link between neuroticism, chronic pain, and depression has been well-documented in literatures. Some suggested that they might share etiological factors, thus resulting in overlapping constructs. However, such effect has never been tested in burning mouth syndrome (BMS) patients, a complex phenomenon influenced by both neuropathic and psychopathological factors. We aim to clarify how personality affects individual's pain and pain-related experiences. Methods: Two hundred forty-eight patients with BMS provided demographic information and psychiatric history; completed Ten-Item Personality Inventory, a Visual Analog Scale of pain, and McGill Pain Questionnaire; and provided adequate parameters of depressive state, catastrophizing thinking, and central sensitization. Results: BMS patients with depression history suffered more severe clinical symptoms and scored higher in neuroticism and less in openness and extraversion than did those without psychiatric diagnoses. After age, sex, and duration of pain were controlled, neuroticism in BMS patients with depression correlates with affective dimension of pain. Instead, if psychiatric history is absent, neuroticism correlates with sensory dimension and pain intensity. In both groups, higher neuroticism, unlike other personality facets, contributed to a more severe clinical condition. Conclusion: Of the five traits, neuroticism appears to be the most crucial dimension associated with the pain symptoms and patient's conditions. This study implies that management of pain must extend beyond solely providing pain-relieving medication and must require a holistic and multidisciplinary approach.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».