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Enregistrement W4407926034 · doi:10.1186/s12891-025-08450-0

Factors influencing pain intensity in knee osteoarthritis: a cross-sectional biopsychosocial perspective

2025· article· en· W4407926034 sur OpenAlexaboutno aff
Gökhan Bayrak, Halil Alkan

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsychosocial modelMedicineSports medicinePhysical therapyOsteoarthritisCross-sectional studyPain medicineRheumatologyOrthopedic surgeryPerspective (graphical)KinesiologyEpidemiologyPhysical medicine and rehabilitationRehabilitationInternal medicineAlternative medicineSurgeryPathologyPsychiatryAnesthesiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pain is pivotal in managing knee osteoarthritis (KOA), necessitating tailored rehabilitative strategies. The biopsychosocial framework suggests that a multifaceted approach is crucial for understanding and managing pain in KOA patients. This study explored the factors that influence pain intensity through biological and psychosocial determinants from a biopsychological perspective in KOA patients. METHODS: This cross-sectional study included 150 KOA patients with Kellgren-Lawrence (K/L) grades 2-4. Patients were classified into three groups based on their Visual Analogue Scale scores: mild (n = 79), moderate (n = 40), and severe pain intensity (n = 31). The biological determinants included the body mass index, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) for knee function, the 30-second sit-to-stand (30STS) test for functional strength, and the Timed-Up and Go (TUG) test for mobility. Psychological determinants comprised the Depression Anxiety Stress Scale-21 (DASS-21) for emotional well-being, the Tampa Scale for Kinesiophobia (TSK) for kinesiophobia, and the Activities-Specific Balance Confidence (ABC) scale for balance confidence. Social determinants included educational attainment and the Short Form-36 (SF-36) for health-related quality of life. RESULTS: Significant differences in biopsychosocial determinants were identified among the various pain intensity groups. Biological factors, including WOMAC scores, TUG, and 30STS tests; psychological factors, such as depression and anxiety (DASS-21) and kinesiophobia (TSK); and social factors, including mean years of education and all SF-36 subscales, were significantly worse in the severe pain group (p < 0.05). However, balance confidence did not differ between groups (p = 0.060). Patients in the severe pain group exhibited poorer outcomes across biological, psychological, and social domains, whereas the moderate pain group displayed worse biological and social outcomes when compared to the mild pain group (p < 0.05). CONCLUSION: This study emphasizes the significance of a biopsychosocial framework in managing pain in KOA patients. Worsened biological factors like knee function, mobility, and functional strength, alongside psychological issues such as depression and anxiety, influence pain intensity. Social determinants, including lower educational attainment and quality of life, highlight the need for patient-centered care. Future research should include diverse populations and longitudinal data to improve interventions and guide global health policies for integrating the biopsychosocial perspective for KOA management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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