Predicting Pain Perception Based on Psychological Distress in Patients with Rheumatoid Arthritis: The Mediating Role of Sleep Quality
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Patients with rheumatoid arthritis (RA) often suffer from chronic pain due to the nature of the disease, and in addition to the disease itself, this pain can be aggravated under the influence of psychological fac- tors. The study aimed to predict pain perception based on psychological distress and the mediating role of sleep quality in people with RA. Materials and Methods: This research was conducted by path analysis, including 202 patients with RA who were se- lected using the convenience sampling method. The study instruments included McGill Pain Questionnaire (MPQ), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and Depression, Anxiety, and Stress Scale (DASS-21). Descriptive statistics reported frequency, mean, standard deviation (SD), and Pearson correlation. In analytical statistics, path analysis was used. Data were analyzed using SPSS and AMOS software. Results: Psychological distress (anxiety, stress, and depression) had a direct, statistically significant effect on sleep quality. Sleep quality had a direct effect on pain perception. On the other hand, anxiety, stress, and depression, with the mediating role on sleep quality, had a significant influence on pain perception by 0.11, 0.12, and 0.09, respectively. Descriptive statistics showed that a significant correlation existed among independent, mediation, and criteria variables. The proposed predictive model had a good fit. Conclusion: Along with medical treatments, we need to pay attention to the role of psychological factors such as psychological distress, depression, and sleep quality in patients with RA.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».