Relationship of Personality and Temperament Traits with Pain and Function in Patients with Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: There are a few studies on the relationship between personality and temperament types and functionality and pain felt in patients with knee osteoarthritis (OA).This study aimed to determine the relationship between personality and temperament characteristics and pain and function in patients with knee OA. Methods:The study included 126 patients diagnosed with knee OA who met the inclusion criteria.Eysenck Personality Questionnaire Revised-Short Form (EPQR-S) and Type D Personality Scale (DS-14) were used for personality assessment, Temperament Evaluation of Memphis, Pisa, and San Diego Auto-questionnaire (TEMPS-A) was employed for temperament assessment, and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) was used for OA pain and general function assessment.Results: Of the participants, 58 (46%) showed Type D personality traits, while depressive temperament was dominant in 18 (14.3%)participants, irritable temperament in 12 (9.5%),and anxious temperament in 16 (17.3%)participants.Those with Type D personality had worse functions, and Type D personality was positively associated with pain and total WOMAC score.Total WOMAC score showed a positive correlation with neuroticism and psychoticism personality traits and cyclothymic and nervous temperament traits.Conclusion: This study demonstrates that pain and total WOMAC score are associated with personality and temperament characteristics in patients with knee OA.In addition to pharmacological and physical therapy, interventions in these areas may be beneficial.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».