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Enregistrement W4391750426 · doi:10.1515/jirspa-2023-0025

Pain characteristics and imagery ability in patients with familial Mediterranean fever

2024· article· en· W4391750426 sur OpenAlexaboutno aff
Albina Alikaj, Burcu Dilek, Ahsen Büyükaslan, Serdal Uğurlu

Notice bibliographique

RevueJournal of Imagery Research in Sport and Physical Activity · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMcGill Pain QuestionnaireMedicineFamilial Mediterranean feverPhysical therapyMental imageVisual analogue scaleInternal medicineCognitionPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives Assessing imagery ability could be important for clinicians to understand or speculate on the limit of a patient’s physical ability in chronic pain conditions. We aimed to assess imagery ability that is potentially affected in patients with Familial Mediterranean Fever (FMF). In addition, pain characteristics and associational factors between pain and imagery abilities were examined. Methods Patients with FMF group (n=30) and control group (n=30) were included into the study. Movement Imagery Questionnaire-3 (MIQ-3) was questioned in both groups to assess imagery ability. McGill Pain Questionnaire Form (MPQ) and Pain Catastrophizing Scale (PCS) were used to assess pain. Results There was a statistically significant difference in all sub-scores of the MIQ-3 imagery levels between FMF and the control group (p<0.05). Mean value for PCS was 23.27 ± 12.52 in which 13 (43.3 %) of the patients had higher scores than 30 indicating catastrophic thoughts. Conclusions It was determined that the imagery scores of the patients with FMF were lower than the control group. Patients who had catastrophic thoughts showed more scores in IVI scores indicating that the attention processes of these patients to their bodies might be affected. Further large-scale, long-term, prospective, randomized-controlled studies are needed to confirm these findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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