Structural equation modelling provides insights to understand the construct of chronic pain in women with rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to adopt a multidimensional approach and investigate the interconnections between biomarkers (cytokines, matrix metalloproteinases, and cortisol) and psychosocial aspects considering pain acceptance, the individual construct of pain perception in terms of blood inflammation biomarkers, anxiety, self-efficacy, and functional performance and to define the quality of life (QoL) in women with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: An observational cross-sectional study with a total of 42-RA participants, with chronic pain and 42-women without rheumatic diseases or chronic pain were included. A structural equation model was used to investigate the association between independent variables. RESULTS: Women with RA presented high blood biomarker levels, representing an intense inflammatory process. The participants with RA reported moderate pain most of the time, a worsening QoL, functionality, engagement in activities, and a willingness to live with pain and self-efficacy. It was found that the higher the chronic pain, the greater the intensity of pain perceived by these women with RA, as well as, the worse the functionality, the higher the perceived pain. CONCLUSIONS: The exacerbation of pain perception leads to worsening of the experience of chronic pain. The new construct of pain experience should include functionality as a crucial factor in understanding the mechanisms underlying 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) | 0,001 | 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 ».