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Enregistrement W4411281479 · doi:10.1002/ejp.70059

Deciphering Pain Experience in Adult Patients With Sickle Cell Disease: A Network Analysis of Pain‐Related Factors in a Single French Sickle Cell Centre

2025· article· en· W4411281479 sur OpenAlexaff
Damien Oudin Doglioni, Maryline Couette, Stéphanie Forté, Frederic Galactéros, Marie‐Claire Gay

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pain · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseMedicineCellSickle cell anemiaPhysical therapyInternal medicineGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sickle cell disease (SCD) is the most prevalent inherited haemoglobinopathy characterised by chronic pain with acute painful episodes due to vaso-occlusion. The effective management of pain by adults with SCD influences their health outcomes. Opioids remain essential for most pain syndromes, but non-pharmacological interventions are preferred for daily pain due to the risk of addiction. However, their effectiveness is variable. Understanding the underlying processes associated with pain is crucial for developing more effective non-pharmacological strategies. This study aimed to enhance comprehension of the pain mechanisms in SCD to identify potential areas of action for effective non-pharmacological interventions. METHOD: An evaluation was conducted on the severity and interference of pain, pain-related cognitions and emotions. We used network analysis to simultaneously examine the intricate relationships between these variables. RESULTS: A pain intensity exceeding 4 at a steady state distinguishes a subgroup at elevated risk of negative pain-related emotions and cognitions. The network analysis revealed intricate interconnections, with three distinct subgroups of variables mimicking the Neuromatrix model (cognitive-evaluative, motivational-affective and sensory-discriminative subgroups). The derived directed acyclic graph suggests potential mechanisms between these three subgroups, with catastrophising having a pivotal role. CONCLUSION: This study extends previous research by providing a comprehensive network analysis of pain-related variables in SCD, offering novel insights into the complex interplay between pain experience, cognitions and emotions. These findings have important clinical implications, as they suggest that targeting dysfunctional pain cognitions and/or negative emotions may be beneficial for improving pain management and quality of life in SCD. SIGNIFICANCE STATEMENT: This study was the first to use network analyses to understand simultaneously multiple relationships between variables referring to pain, and pain-related negative emotions and cognitions in adults with SCD. Findings, providing support to the Neuromatrix model, offer novel insight to better understand pain and the associated negative emotions and cognition in SCD. The derived directed acyclic graph explored potential underlying psychological processes associated with pain that could be specifically targeted by future effective psychological interventions.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,274 · 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.

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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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