Understanding the Experience and Impacts of Brain Fog in Chronic Pain: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Approximately 15% to 40% of persons with chronic pain as a primary disorder experience brain fog. Prior research has investigated the etiology of "brain fog" in conditions in which pain presents as a key feature (e.g., fibromyalgia). However, it remains understudied in the context of chronic 10 musculoskeletal pain. Following current scoping review guidelines, we obtained stakeholder input from patient and health care professionals (HCPs) to define this phenomenon. Specific aims of this review were to (1) identify factors contributing to brain fog, (2) identify the functional correlates of brain fog and assessments used to measure them, and (3) establish a definition of brain fog that can be employed by researchers and HCPs to advance research and care. Methods: A scoping review was conducted using recommendations of the Joanna Briggs Institute methodology of scoping reviews and the Levac et al methodology. Embase, Cinahl, PsycINFO, and Medline was searched to identify relevant sources. Findings were verified with patient and healthcare professionals. Results: We identified four 15 key features of brain fog: perceived variability, subjective cognitive dysfunction, participation limitations, and changes in functional activities. We developed a model of brain fog illustrating the overlapping categories of contributors to brain fog in chronic musculoskeletal pain: (1) neuroanatomical and neurophysiological, (2) mental health/emotional, and (3) environmental/lifestyle. Conclusion: The results of this scoping review conclude that the inconsistency in research regarding brain fog in 20 chronic musculoskeletal pain is obstructing a clear understanding of the phenomenon and therefore may be impeding persons with chronic pain and brain fog from receiving optimal care.
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 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 | 0,011 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».