The Prevalence and Severity of Pain in Patients With Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
We investigated pain prevalence and severity in systemic sclerosis (SSc) and patient-physician perceptions. This was an internet-based survey that compared perceptions of pain type, location, severity, associated factors between patients with SSc and physicians, and pain treatment prescription patterns in Japan in March 2023. Data from 301 patients and 129 physicians revealed that 96.0% of patients experienced pain compared with 43.4% estimated by physicians. The median (interquartile range) Short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ-2) pain score was 47.0 (14.0-88.0). Continuous pain had the highest score (16.0 [3.0-27.0]), followed by neuropathic pain (14.0 [5.0-25.0]), intermittent pain (11.0 [1.0-25.0]), and affective descriptors (5.0 [1.0-14.0]). Pain at joints, fingertips, Raynaud's phenomenon (RP), and skin tightening were most prevalent across multiple pain types. Pain at fingertips and RP-affected locations were more common in limited cutaneous SSc (lcSSc) than in diffuse cutaneous SSc (dcSSc), and skin tightening was more common in dcSSc. Patients with dcSSc had significantly more severe pain than patients with lcSSc. Patients with nausea, insomnia, or diarrhea showed higher SF-MPQ-2 scores. Of the 129 physicians surveyed, 58.9% prescribed painkillers, 48.8% suggested self-care, 42.6% treated skin symptoms, and 16.3% referred patients to pain clinics for further management. Compared to the percentage of patients having pain in each location, physicians tend to be less aware of pain in the muscles, head, and abdomen. Most patients with SSc experience pain, which physicians tended to underestimate. Physicians' awareness of patients' experiences should be improved to provide adequate treatment for pain in SSc. Trial Registration: UMIN000050368.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».