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Enregistrement W4410798108 · doi:10.14740/jocmr6202

Kinesiophobia in Systemic Sclerosis: Relationship With Functional Status, Pulmonary Fibrosis, Depression, and Other Clinical Parameters

2025· article· en· W4410798108 sur OpenAlexvenueno aff
Canan Balamir Pehlivan, Mustafa Akif Sarıyıldız, Remzi Çevik, Serkan Erbatur, İbrahim Batmaz

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDepression (economics)Pulmonary fibrosisFibrosisInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The aim of this study was to evaluate the levels of kinesiophobia and its relationship with functional status, quality of life, pulmonary involvement, depression, and other clinical parameters of the disease in patients with systemic sclerosis (SSc). Methods: A total of 100 individuals (40 patients with SSc and 60 healthy controls) were included in the study. The Tampa scale was used to assess kinesiophobia. Beck Depression Inventory (BDI) was used to assess depression. Scleroderma Health Assessment Questionnaire (SSc-HAQ) was used to assess functional status. Modified Rodnan skin score was used to assess skin thickness, and high-resolution computed tomography was used to assess lung fibrosis. Results: The mean Tampa kinesiophobia score was significantly higher in patients with SSc compared to healthy controls. Depressive symptoms were present in 57.5% of patients with SSc. Disease duration, pain, fatigue, disease activity, functional status, pulmonary fibrosis, and depressive symptoms were correlated with kinesiophobia in patients with SSc. Conclusion: There is an increased prevalence of kinesiophobia in patients with SSc, which seems to be more closely associated with disease duration, pain levels, and depressive symptoms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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