Commonalities and differences in abnormal peripheral metabolites between patients with fibromyalgia and complex regional pain syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fibromyalgia (FM) and complex regional pain syndrome (CRPS) share many pathological mechanisms related to chronic pain that could contribute to multifactorial pathological mechanisms. Methods: We investigated peripheral metabolites in FM and CRPS patients compared to healthy controls based on cross-sectional study. Results: Mean corpuscular hemoglobin (p p = 0.014), and total bilirubin levels (p = 0.017) were lower in FM patients than in healthy controls. On the other hand, CRPS patients showed lower levels of total bilirubin than healthy controls (p = 0.037). Creatinine level was lower in FM patients (p = 0.057) compared to healthy controls, particularly when comparing the low-hemoglobin subgroup among FM patients (p = 0.035) with the low-hemoglobin subgroup among healthy controls. Red blood cell count (r = –0.620, p = 0.031), hematocrit (r = –0.593, p = 0.042), and creatinine level (r = –0.598, p = 0.040) showed negative correlations with McGill Pain Questionnaire-Affective (MPQ-A) scores in FM patients. A negative correlation was observed between MCV and McGill Pain Questionnaire-Sensory scores (r = –0.680, p = 0.015) in CRPS patients. Conclusion: We found specific peripheral metabolites that may exhibit different tendency between FM and CRPS patients as well as some common metabolites, which may be associated with peripheral pathology in the patients. Considering this study had a few limitations such as a small sample sizes and using a liberal threshold of significance in the correlation analysis, future studies with larger sample sizes may be needed to generalize these findings.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».