The effect of psychopathology on quality of life and disability in patients with fibromyalgia
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The aim of the study was to investigate the relationship between pain, depression, anxiety, somatic amplification and alexithymia in patients with fibromyalgia syndrome (FMS), and on quality of life and disability. As a secondary goal, the predictors of disability were evaluated. Methods: Participants were 112 female patients aged 18 and over, applied to the outpatient clinic of University of Health Sciences Bursa Yüksek İhtisas Training and Research Hospital Medical Ecology and Hydroclimatology department and diagnosed with FMS according to ACR 2016 Revised Fibromyalgia Diagnosis Criteria. The Sociodemographic Data Form, Visual Analog Scale (VAS), Beck Depression Inventory (BDI), Beck Anxiety Inventory (BAI), Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), Somatosensory Amplification Scale (SSAS), Fibromyalgia Impact Questionnaire (FIQ) and Health Survey Questionnaire Short Form (SF-36) were applied to each participant. All data were analyzed with correlation and linear regression. Results: Increased pain intensity, depression, anxiety, somatic amplification, "difficulty identifying feeling" and "difficulty describing feelings" dimensions of alexithymia were found related to lower quality of life and increased disability. Depression, somatic amplification, and pain severity were defined as the predictors of disability in FMS. Conclusions: Psychiatric examination of FMS patients especially in terms of depression, anxiety, alexithymia and somatic amplification as well as their physical complaints can be beneficial to minimize disability and increase the quality of life. To our best knowledge, this is the first study to show somatic amplification as a predictor of disability in FMS patients. Further studies will be helpful to understand this relationship.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».