Exploring the Association between Pain and Fracture Characteristics in Women with Osteoporotic Vertebral Fractures
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to estimate the association between pain and the number, severity, and location of fractures in women with osteoporotic vertebral fractures. Method: We used an 11-point numeric pain rating scale to assess pain during movement in the preceding week and lateral spinal radiographs to confirm number, location, and severity of vertebral fractures. In model 1, we assessed the association between pain during movement and the number, severity, and location of fractures. We adjusted model 2 for pain medication use and age. Results: The mean age of participants was 76.4 (SD 6.9) years. We found no statistically significant associations between pain and fracture number (estimated β = 0.23, 95% CI: –0.27, 0.68), fracture severity (estimated β = –0.46, 95% CI: –1.38, 0.49), or fracture location at T4–T8 (estimated β = 0.06, 95% CI: –1.26, 1.34), T9–L1 (estimated β = 0.35, 95% CI: –1.17, 1.74), or L2–L4 (estimated β = 0.40, 95% CI: –1.01, 1.75). Age and pain medication use were not significantly associated with pain. Model 1 accounted for 4.7% and model 2 for 7.2% of the variance in self-reported pain. Conclusion: The number, location, and severity of fractures do not appear to be the primary explanation for pain in women with vertebral fractures. Clinicians must consider other factors contributing to 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 ».