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Enregistrement W4281261428 · doi:10.1002/ejp.1978

Patterns of change of multisite pain over 1 year of follow‐up and related risk factors

2022· article· en· W4281261428 sur OpenAlexfundno aff
Georgia Ntani, David Coggon, Vanda Elisa Andrés Felli, Florencia Harari, Lope H. Barrero, Sarah A. Felknor, Marianela Rojas, Consol Serra, Matteo Bonzini, Eda Merisalu, Rima R. Habib, Farideh Sadeghian, A.R. Wickremasinghe, Ko Matsudaira, Busisiwe Nyantumbu‐Mkhize, Helen L. Kelsall, Helen Harcombe, Karen Walker‐Bone

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pain · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIHealth Research Council of New ZealandMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaShahroud University of Medical SciencesMonash UniversityFogarty International CenterVersus ArthritisColt Foundation
Mots-clésMedicineLogistic regressionPhysical therapyOdds ratioMusculoskeletal painOddsRisk factorDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multisite musculoskeletal pain is common and disabling. This study aimed to prospectively investigate the distribution of musculoskeletal pain anatomically, and explore risk factors for increases/reductions in the number of painful sites. METHODS: Using data from participants working in 45 occupational groups in 18 countries, we explored changes in reporting pain at 10 anatomical sites on two occasions 14 months apart. We used descriptive statistics to explore consistency over time in the number of painful sites, and their anatomical distribution. Baseline risk factors for increases/reductions by ≥3 painful sites were explored by random intercept logistic regression that adjusted for baseline number of painful sites. RESULTS: Among 8927 workers, only 20% reported no pain at either time point, and 16% reported ≥3 painful sites both times. After 14 months, the anatomical distribution of pain often changed but there was only an average increase of 0.17 painful sites. Some 14% workers reported a change in painful sites by ≥3. Risk factors for an increase of ≥3 painful sites included female sex, lower educational attainment, having a physically demanding job and adverse beliefs about the work-relatedness of musculoskeletal pain. Also predictives were as follows: older age, somatizing tendency and poorer mental health (each of which was also associated with lower odds of reductions of ≥3 painful sites). CONCLUSIONS: Longitudinally, the number of reported painful sites was relatively stable but the anatomical distribution varied considerably. These findings suggest an important role for central pain sensitization mechanisms, rather than localized risk factors, among working adults. SIGNIFICANCE: Our findings indicate that within individuals, the number of painful sites is fairly constant over time, but the anatomical distribution varies, supporting the theory that among people at work, musculoskeletal pain is driven more by factors that predispose to experiencing or reporting pain rather than by localized stressors specific to only one or two anatomical sites.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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