Pain-Related Factors and Their Impact on Quality of Life in Chinese Patients With Amyotrophic Lateral Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Pain is considered a common symptom in amyotrophic lateral sclerosis (ALS). However, the results of studies on pain in ALS are limited and inconsistent. The aim of our study was to comprehensively evaluate the potential factors of pain and effects on quality of life (QoL) in patients with ALS from China. Participants and Methods: Patients were eligible if they fulfilled the criteria of probable and definitive ALS according to the revised El Escorial criteria. Pain was assessed by the Brief Pain Inventory (BPI). Disease severity, sleep quality, fatigue, anxiety, depression, and quality of life (QoL) were evaluated in ALS patients by the ALS Functional Rating Scale-revised (ALSFRS-R) and ALS severity scale (ALSSS), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), Fatigue Severity Scale (FSS), Hamilton Anxiety Rating Scale (HARS), Hamilton Depression Rating Scale (HDRS) and McGill Quality of Life Questionnaire (MQOL). Then, the clinical characteristics of ALS patients with pain were compared with those without pain. Last, associated factors of pain, as well as impact on QoL in Chinese ALS patients, were assessed. Results: A total of 86 ALS patients were included. ALS patients with pain tended to have higher FSS scores and poorer QoL. The FSS score and ALSSS [lower extremity (LE) + upper extremity (UE)] were associated with pain in ALS patients. The ALS Functional Rating Scale-revised (ALSFRS-R), Pain Severity Index (PSI), HARS and HDRS scores were significantly associated with both the physical and psychological domains of QoL. Conclusion: Our study was the first to comprehensively evaluate factors associated with pain in Chinese ALS patients, finding that fatigue can be a risk factor for pain and ALSSS (LE + UE) score was related with pain intensity. Additionally, we identified the adverse effects of ALSSS (LE + UE), HARS and HDRS scores on QoL in Chinese ALS patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».