Exploring the association of gender role expectations of pain and measures of pain sensitization in people with knee osteoarthritis: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: First, we explored the association between Gender Role Expectations of Pain (GREP), and psychophysical measures of sensitization in people with knee osteoarthritis (OA). Second, we explored whether the association differed by level of GREP items (high vs low scores). DESIGN: We conducted secondary analyses of a cohort study. Those who were (i) age of ≥40, English or French speaking, ii) diagnosed with knee OA using American College of Rheumatology criteria and iii) consulting with an orthopedic surgeon were included. GREP items pertaining to pain sensitivity and pain endurance of the typical man or woman were rated by males and females respectively. Psychophysical tests consisted of pressure pain thresholds (PPTs), Temporal Summation (TS), and Conditioned Pain Modulation (CPM). Multiple linear regression models for males and females were run with GREP scores (independent variables) and psychophysical tests (dependent variables). Next models stratified on the median split of GREP scores were run. Models were adjusted for age, BMI, pain catastrophizing, anxio-depressive symptoms, and radiographic severity. RESULTS: 280 participants (57% females; age (SD): 63.9 (9.6) and BMI (SD): 31.3 (8.40)) were included. GREP pain sensitivity scores in males were associated with CPM values (β: 95% CI: 0.09 (0.01 to 0.17)). Males with low GREP pain sensitivity or pain endurance had very small to small positive associations with PPT and CPM values. CONCLUSION: This first exploration of gendered pain sensitivity and pain endurance by males and females has small and clinically unimportant associations with measures of pain sensitization requiring further validation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».