Exploring the contributions of sex and traditionally genderized interpersonal-expressive traits to variability in post-trauma pain ratings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Multiple intra- and inter-individual variabilities sculpt the experience of pain. However, integration of sex and gender has been under-explored in explanatory models of pain. This study aimed to examine the role of sex and traditionally genderized interpersonal-expressive traits, and their interactions in explaining the variability of pain ratings. METHODS: Data from 113 participants following acute non-catastrophic musculoskeletal (MSK) injuries were included. Participants completed the Brief Pain Inventory (BPI) and the Gender, Pain and Expectations Scale (GPES). An independent T-test was used to compare differences in BPI subscales between the sexes. Pearson correlations explored the associations between BPI and GPES subscale scores for the overall sample and also for the sample when disaggregated by sex. Multiple linear regression was used to investigate the interaction of sex and gender traits in explaining the BPI scores. RESULTS: No differences were found between the sexes in mean BPI Severity and Interference. Across sexes, Relationship-oriented was positively associated with greater BPI Severity (r = 0.20) and Emotive was positively associated with BPI Interference (r = 0.24). In sex-disaggregated analyses, these associations were significant in females only. Goal-oriented was associated with neither BPI Severity nor Interference. In multivariate regression, only Emotive was a significant predictor of BPI Interference. DISCUSSION: The findings suggest that variances in pain-related interference are partially explained by scores on a scale measuring self-perceptions of Emotive qualities. Sex was not predictive of either pain outcome in both bivariate and multivariate analyses. Researchers and clinicians are encouraged to consider both sex- and gender-based variables when interpreting patient pain reports.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».