Mind–Body Connections: Gender differences in Pain Perception, Anxiety Sensitivity, and their Impact on Cardiac Health
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The study aimed to identify and analyze gender-specific patterns in the perception of pain and anxiety sensitivity and how they interact to affect health-related quality of life (HRQoL) in myocardial infarction (MI) patients. Materials and Methods: 68 acute MI patients presented within 3 months of the cardiac event during the time span from May to September 2024 were included. They were assessed using Anxiety Sensitivity Index-3, Fear of Pain Questionnaire-III, McGill Pain Questionnaire-Short Form, and Short Form-36 Health Survey. Independent samples t-test was used to analyze the gender differences and Cohen’s d as a measure of effect size. Pearson correlation coefficient and linear regression analysis were done to assess the relationship between variables and to ascertain the predicted variance toward HRQoL. Results: Anxiety sensitivity and fear of pain were higher in females. Women reported increased perception of sensory and affective pain. HRQoL was found to be higher in males. Anxiety sensitivity played a statistically significant role in the prediction of the HRQoL. Conclusion: This study highlights the presence of significant differences in the anxiety sensitivity, pain perception, and fear of pain among male and female acute MI patients. Our findings suggest a significant role of anxiety sensitivity in mediating the quality of life in MI patients post the cardiac event. This may be a result of a unique combination of several biological, psychological, or sociocultural factors which tend to differ by gender and therefore require an individualized approach to assessment and comprehensive management.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».