Prevalence of Pain within Limb Girdle Muscular Dystrophy R9 and Implications for Other Degenerative Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Our primary aim was to establish the prevalence of pain within limb girdle muscular dystrophy R9 (LGMDR9). As part of the Global FKRP Registry, patients are asked to complete the Short Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) annually. We used the results of this questionnaire to determine individuals' maximum pain score and total pain score and examined overall pain intensity and associations between pain intensity and LGMDR9 genotypes, age, and ambulatory status. We also considered the pain descriptors used and pain progression over time. Of the 502 patients, 87% reported current pain and 25% reported severe current pain. We found no associations in pain severity between the different genotypes of LGMDR9. However, we did find statistically significant associations between pain severity and ambulatory status and between our paediatric and adult populations. We found pain descriptors to be more common words that one may associate with non-neural pain, and we found that a significant number of individuals (69%) reported a fluctuating pain pattern over time. We concluded that pain should be considered a significant issue among individuals with LGMDR9 requiring management. Implications regarding assessment of pain for other degenerative diseases are discussed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».