Pain sensitisation and joint inflammation in patients with active rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite better therapies and strategies, many people with rheumatoid arthritis (RA) have persistent pain, often from abnormal pain processing, now termed nociplastic pain. However, RA patients with fibromyalgia (FM), a central nociplastic pain syndrome, also have power doppler ultrasound (PDUS+) joint inflammation. To understand the complex causes of pain, we performed clinical examination and patient-reported outcome measures (PROMs) plus comprehensive PDUS evaluation not previously combined. METHODS: In a cross-sectional study of sequential RA patients with at least moderate DAS28 erythrocyte sedimentation rate disease activity, we assessed 66/68 joints for swelling and tenderness, respectively, FM American College of Rheumatology 2010 diagnostic criteria, completed PROMs for function, quality of life and mood, alongside PDUS examination of 44 joints. Statistical analysis included logistic regression modelling and regularised (lasso) logistic regression methods. RESULTS: From 158 patients, 72 (46%) patients met FM criteria, with significantly worse tender joint counts and PROMs, but no differences in PDUS compared with the non-FM group. Categorising patients by PDUS+ joint presence and/or FM criteria, we identified four distinct groups: 43 (27.2%) patients with -FM-PD, 43 (27.2%) with -FM+PD, 42 (26.6%) with +FM-PD and 30 (19%) with +FM+PD. Both FM+ groups had worse PROMs for fatigue, mood and pain, compared with the FM- groups. We were unable to develop algorithms to identify different groups. CONCLUSION: The unexpected group -FM-PD group may have peripheral nociplastic pain, not commonly recognised in rheumatology. Only 46% of patients demonstrated PDUS+ inflammation. However clinical examination and PROMs did not reliably differentiate groups, emphasising PDUS remains an important tool.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».