Psychosocial and psychophysical assessment in paediatric patients and young adults with chronic back pain: A cluster analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying subgroups with different clinical profiles may inform tailored management and improve outcomes. The objective of this study was to identify psychosocial and psychophysical profiles of children and adolescents with chronic back pain. METHODS: One hundred and ninety-eight patients with chronic back pain were recruited for the study. Pain assessment was mainly conducted in the form of an interview and with the use of validated pain-related questionnaires assessing their psychosocial factors and disability. All patients underwent mechanical and thermal quantitative sensory tests assessing detection and pain thresholds, and conditioned pain modulation efficacy. RESULTS: Hierarchal clustering partitioned our patients into three clusters accounting for 34.73% of the total variation of the data. The adaptive cluster represented 45.5% of the patients and was characterized to display high thermal and pressure pain thresholds. The high somatic symptoms cluster, representing 19.2% of patients, was characterized to use more sensory, affective, evaluative and temporal descriptors of pain, more likely to report their pain as neuropathic of nature, report a more functional disability, report symptoms of anxiety and depression and report poor sleep quality. The pain-sensitive cluster, representing 35.4% of the cohort, displayed deep tissue sensitivity and thermal hyperalgesia. CONCLUSIONS: This study identified clinical profiles of children and adolescents experiencing chronic back pain based on specific psychophysical and psychosocial characteristics highlighting that chronic pain treatment should address underlying nociceptive and non-nociceptive mechanisms. SIGNIFICANCE: To our current knowledge, this study is the first to conduct cluster analysis with youth experiencing chronic back pain and displays clinical profiles based on specific physical and psychosocial characteristics. This study highlights that in a clinical context, chronic pain assessment should include multiple elements contributing to pain which can be assessed in a clinical context and addressed when pathoanatomical symptoms are unidentifiable.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».