Depression and Anxiety Are Associated With Worse Subjective and Functional Baseline Scores in Patients With Frozen Shoulder Contracture Syndrome: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate whether psychological factors, such as avoidance behavior, fear, pain catastrophization, kinesiophobia, anxiety, depression, optimism, and expectation are associated with different subjective and functional baseline scores in patients with frozen shoulder contracture syndrome (FSCS). Methods: Searches were conducted in MEDLINE, Cochrane Library (CENTRAL Database), PEDro, Pubpsych, and PsychNET.APA without restrictions applied to language, date, or status of publication. Two authors reviewed study titles, abstract, and full text based on the following inclusion criteria: adult population (≥ 30 < 70 years old) with FSCS. Results: Seven hundred and seventy-six records were included by the search strategies. After title final screening, 6 studies were included for the qualitative synthesis. Psychological features investigated were anxiety, depression, pain-related fear, pain catastrophizing, and pain self-efficacy; reported outcomes included pain, function, disability, quality of life, and range of motion. Data suggest that anxiety and depression impact self-assessed function, pain, and quality of life. There is no consensus on the correlation between psychological variables and range of motion. Associations were suggested between pain-related fear, pain-related beliefs, and pain-related behavior and perceived arm function; pain-related conditions showed no significant correlation with range of motion and with perceived stiffness at baseline. Conclusion: Scores traditionally thought to assess physical dimensions like shoulder pain, disability, and function seem to be influenced by psychological variables. In FSCS patients, depression and anxiety were associated with increased pain perception and decreased function and quality of life at baseline. Moreover, pain-related fear and catastrophizing seem to be associated with perceived arm function.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».