How Do Patients with Hypermobile Ehlers-Danlos Syndrome Cope with This Medical Condition? An Analysis of Autobiographical Narratives in Relation to Pain Perception and Affect Regulation Capabilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Hypermobile Ehlers-Danlos syndrome (hEDS) is the most common form of EDS, characterized by joint hypermobility, skin findings, and joint pains or recurrent dislocations that may also be associated with other several extra-articular symptoms. A deficit in the affect regulation represents a risk element in the development of both physical and mental health, as well as in a greater pain perception. The present study aims at exploring the associations between linguistic characteristics associated with different autobiographical memories and affect regulation and pain measures in patients affected by hEDS. A further aim is to explore the possible differences in linguistic measures between different episodes. METHODS: Twenty-five patients with hEDS diagnoses (mean age = 38.32; SD = 17.00; 23 female) in treatment at the Physical Medicine and Rehabilitation Department of Umberto I Hospital in Rome completed a socio-demographic questionnaire, the Difficulties in Emotion Regulation Scale (DERS), the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), and the Brief Pain Inventory (BPI), as well as an interview aimed at collecting memories regarding neutral, positive, and negative events and the medical condition. The transcriptions of the interviews were analyzed using a computerized linguistic measure of the referential process (RP). RESULTS: A correlational analysis showed several significant associations among the linguistic measures, affect regulation, and perception of pain, applied to neutral, positive, and disease condition narratives. Only few significant associations emerged regarding the negative episode. Moreover, significant differences emerged between the neutral event compared with the positive, negative, and diagnosis episodes, especially with the latter. CONCLUSIONS: The present findings seem to confirm the association between affect regulation, pain, and linguistic measures, sustaining an elaborative process. Specifically, the experience of chronic pain associated with the discovery of the rare disease becomes a meaningful experience in one's life condition and supports the ability to cope with the experience of chronicity.
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 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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».