The Relations among the Fear-Avoidance Model of Chronic Pain, Fear of Falling, and Disability in hypermobile Ehlers-Danlos Syndrome and Hypermobility Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Hypermobile Ehlers-Danlos Syndrome (hEDS) and Hypermobility Spectrum Disorder (HSD) are two understudied chronic pain conditions characterized by connective tissue dysfunction with hallmark hypermobility. These conditions include disease manifestations of chronic pain, frequent dislocations, reduced muscle strength, and proprioceptive difficulties, which singularly or in combination, lead to disability. The current study examined the impact of fear-avoidance [FA] constructs (as per the FA Model of Pain, including pain catastrophizing, pain hypervigilance, pain-related fear, depression, anxiety) and fear of falling on disability in hEDS/ HSD. Group differences between hEDS/HSD participants and healthy controls were assessed. A total of 168 individuals with hEDS/HSD and 108 controls participated. Pain catastrophizing, anxiety, and fear of falling predicted 26.5% of the variance in disability, over and above pain severity and age. Participants with hEDS/HSD showed significantly higher scores on all constructs, with exception of anxiety and depression, which did not differentiate the groups. This novel work in hEDS/HSD mirrors FA studies done in other chronic pain conditions and provides evidence of the relationship between FA factors, pain experience, and disability in this patient population. Future research is needed to apply these findings to create individualized interventions that improve disability, and therefore quality of life, for the hEDS/HSD population.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».