Trajectories of pain intensity, pain catastrophizing, and pain interference in the perinatal and postpartum period
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Chronic pain (pain >3 months) is a growing epidemic. Normal pregnancy may give rise to recurrent and sometimes constant pain for women. Women with worse pain symptoms are more likely to report symptoms of anxiety, depression, and/or insomnia during the perinatal period, which may impact labor and delivery outcomes. We examined the relationship between demographic and psychological predictors of pain throughout pregnancy and into the postpartum. Objectives: To examine trajectories of pain intensity, pain catastrophizing, and pain interference during pregnancy and the early postpartum, and associated sociodemographic predictors of trajectory membership. Methods: One hundred forty-two pregnant women were assessed at 4 time points for measures of pain intensity, pain catastrophizing, pain interference, and symptoms of insomnia, depression, and generalized anxiety. Women completed the first survey before 20 weeks' gestation and were reassessed every 10 weeks. Surveys were completed on average at 15 weeks', 25 weeks', and 35 weeks' gestation, and at 6-week postpartum. Using latent class mixed models, trajectory analysis was used to determine trajectories of pain intensity, pain catastrophizing, and pain interference. Results: A 1-class pain intensity model, 2-class pain catastrophizing model, and 3-class pain interference model were identified. Adaptive lasso and imputation demonstrated model robustness. Individual associations with trajectories included baseline symptoms of anxiety, depression, and insomnia, and pain symptomology. Conclusion: These findings may help to identify women who are at high risk for experiencing pain symptoms during pregnancy and could aid in developing targeted management strategies to prevent mothers from developing chronic pain during their pregnancy and into the postpartum period.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».