External Factors Modulating Pain and Pain‐Related Functional Impairment in Cervical Dystonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about factors modulating pain and pain-related functional impairment in isolated cervical dystonia (CD). OBJECTIVE: The aim was to assess the prevalence and interrelationship between pain-modulating factors and pain-related determinants of functional impairment and quality of life in CD. METHODS: We analyzed pain-aggravating and pain-relieving external factors, the degree of pain-related functional impact on routine activities, and the relationship between these and pain severity, using cross-sectional data collected using the Pain in Dystonia Scale (PIDS) from 85 participants with CD. Pairwise correlation analyses and age- and sex-adjusted linear regression models estimated the relationship between pain-modulating factors and pain severity, and the impact of pain severity, dystonia severity, and psychiatric symptoms on pain-related functional impairment and disease-specific quality of life (measured using the Craniocervical Dystonia Questionnaire-24). RESULTS: Stress and prolonged fixed position were the most frequent and impacting pain triggers, with women reporting larger impact. The average impact of pain-relieving factors was lower than that of pain triggers. Physical exercise and social gatherings were the most impacted activities by pain in CD. The intensity of external modulating factors was a predictor of pain severity. Severity of pain, CD, and psychiatric symptoms independently predicted pain-related functional impairment, whereas quality of life was predicted by pain severity, pain-related functional impairment, and psychiatric symptom severity, but not dystonia severity. CONCLUSION: The PIDS provides insight into external modulation and functional impact of pain in CD. The pattern of external modulation of pain in CD is in line with a multifactorial modulation and complex physiology.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| 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 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 ».