Factors Associated with Intermittent, Constant, and Mixed Pain in People with Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To explore factors associated with intermittent, constant, and mixed pain in people with knee osteoarthritis. Method: We conducted a secondary analysis of a cross-sectional multicentre study with adults ≥ 40 years with knee osteoarthritis. Participants completed questionnaires on personal (e.g., demographics, comorbidities), physical (e.g., physical function), psychological (e.g., depressive symptoms), pain (e.g., qualities), and tests for physical performance and nervous system sensitivity. We qualified patients’ pain as intermittent, constant, or mixed using the Modified painDETECT Questionnaire and assessed associations with the variables using multinomial logistic regression. Results: The 279 participants had an average age of 63.8 years (SD 9.6), BMI of 31.5 kg/m 2 (SD 8.7), and 58.6% were female. Older age (odds ratio [OR] 0.95; 95% CI: 0.90, 1.00) and higher self-reported physical function (OR 0.94; 95% CI: 0.91, 0.98) were associated with a lower likelihood of mixed pain compared with intermittent pain. Higher pain intensity (OR 1.25; 95% CI: 1.07, 1.47) was related to a 25% higher likelihood of mixed pain compared with intermittent pain. Conclusions: This study provides initial data for associations of personal, pain, and physical function factors with different pain patterns. Awareness of these factors can help clinicians develop targeted strategies for managing patients’ pain.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».