Correlation of Endogenous Pain Modulation Function with Physical Activity in Elders Having Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
Context: Chronic pain is a major predicament of the elderly population and lacks appropriate treatment. In normal healthy individuals, physical activity (PA) shows an effect on endogenous pain modulation (EPM) function by producing central opioids and producing exercise-induced analgesia. Aims: This study aimed to determine a correlation between EPM function and PA of the elderly having chronic pain. Methodology: This was a cross-sectional study of 45 elderly individuals who were between 60 and 80 years of age, suffering from chronic pain. The EPM function was tested using conditioned pain modulation test and PA levels were obtained using Yale Physical Activity Survey (YPAS). In addition, we collected demographic details, duration of pain, and site of pain from the study population. Descriptive statistics was depicted in terms of frequency. Categorical variables were indicated as the mean and standard error of mean. The Spearman's rank correlation ( r ) test was used to find the correlation between conditioned pain modulation (CPM) and YPAS score. Results: A positive moderate correlation was found between EPM function and PA of elderly having chronic pain ( r = 0.05; P = 0.0002). Analysis of EPM function based on the gender of the study population showed that both females (22.54 ± 23.92) and males (6.24 ± 29.19) had similar EPM function values. YPAS score was found as a significant predictor of CPM ( P = 0.0003). Conclusion: There is a positive moderate correlation between EPM function and PA levels of elderly having chronic pain.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».