Diabetic foot ulcer related pain and its impact on health-related quality of life
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic foot ulcers (DFUs) are a prevalent complication of diabetes. Individuals with DFUs can experience wound-related pain, which could be nociceptive and/ or neuropathic in origin, which adversely affects health-related quality of life (HRQoL). To determine the prevalence and characteristics of DFU-related pain and its impact on HRQoL in community-dwelling individuals with active DFUs. A cross-sectional quantitative study was conducted, employing the Short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) and the Cardiff Wound Impact Schedule (CWIS), involving patients with DFU at a Podiatry Clinic in the West of Ireland. This study evaluated 30 patients with DFUs, of whom 70.0% (n = 21) were male. Among the participants, 70.0% (n = 21) reported at least one sensory pain descriptor from the SF-MPQ, and 40.0% (n = 12) chose descriptors indicative of neuropathic pain. “Tender” emerged as the most frequently selected sensory pain descriptor (n = 11, 36.7%). The mean Visual Analogue Scale (VAS) score was 23.3 ( ± 30.9) mm. For present pain intensity (PPI), 43.3% (n = 13) reported pain ranging from mild to horrible pain. Spearman's correlation analysis revealed a significant negative correlation between SF-MPQ, VAS, PPI, and HRQoL, with moderate to strong associations. Patients with multiple DFU locations or neuropathic pain presented poorer HRQoL evaluation. Sensory pain ( β = -3.582, P = 0.026) and PPI ( β = -2.682, P = 0.020) were identified as independent predictors of HRQoL based on multiple linear regression analysis. DFU-related pain is prevalent and significantly impacts patients' HRQoL. It is important to prioritise comprehensive and regular assessment of DFU-related pain during patient consultations. A patient-centred and holistic approach should be adopted, guided by the outcomes of pain assessments. • DFU-related pain is prevalent and significantly impacts patients' HRQoL. • It is important to prioritise comprehensive and regular assessment of DFU-related pain during patient consultations. • A patient-centred and holistic approach should be adopted, guided by the outcomes of pain assessments. • Among the participants, 70.0% reported at least one sensory pain descriptor from the SF-MPQ, and 40.0% chose descriptors indicative of neuropathic pain. “Tender” emerged as the most frequently selected sensory pain descriptor.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».