Pain and participation in social activities in people with relapsing remitting and progressive multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background Differences in pain between subtypes of multiple sclerosis are understudied. Objective To compare the prevalence of pain, and the association between pain and: (a) pain interference and (b) social participation in people with relapsing–remitting multiple sclerosis and progressive multiple sclerosis. Methods Participants completed the McGill Pain Questionnaire Short-Form-2, Pain Effects Scale and Ability to Participate in Social Roles and Activities-V2.0 questionnaires. We tested the association between multiple sclerosis subtype, pain severity, and pain interference/social participation using quantile regression. Results Of 231 participants (relapsing–remitting multiple sclerosis: 161, progressive multiple sclerosis: 70), 82.3% were women. The prevalence of pain was 95.2%, of more than mild pain was 38.1%, and of pain-related limitations was 87%; there were no differences between multiple sclerosis subtypes. Compared to participants with relapsing–remitting multiple sclerosis, those with progressive multiple sclerosis reported higher pain interference (mean (standard deviation) Pain Effects Scale; progressive multiple sclerosis: 15[6.0] vs relapsing–remitting multiple sclerosis: 13[5], p = 0.039) and lower social participation (Ability to Participate in Social Roles and Activities T-scores 45[9.0] vs 48.3[8.9], p = 0.011). However, on multivariable analysis accounting for age, physical disability, mood/anxiety and fatigue, multiple sclerosis subtype was not associated with differences in pain interference or social participation. Conclusions Pain was nearly ubiquitous. Over one-third of individuals with relapsing–remitting multiple sclerosis and progressive multiple sclerosis reported pronounced pain, although this did not differ by multiple sclerosis subtype.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».