Pain and its relationship with fatigue in Sjögren disease: an Italian single-centre experience
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Pain is frequently reported by patients with primary Sjögren disease (SD). The 0-10 visual analogue scale (VAS) is broadly used to quantify the extent of pain, but it does not capture its nuances and the impact on the individual's quality of life. The aim of this study was to explore the characteristics of pain and how it is affected by different daily activities in patients with SD. Methods: Consecutive patients with SD fulfilling the ACR-EULAR 2016 classification criteria, without fibromyalgia, depression, and/or anxiety disorders, and with a VAS pain >0 were recruited. Patients filled out the McGill Pain Questionnaire, rated their current pain on a 1-5 Likert scale according to previous pain experiences and reported which activities affected their pain. Results: Of 167 screened patients with SD, 131 were enrolled in the study. The mean pain score was 35.5, and it was directly correlated with VAS scales for dryness but not with age, disease duration, and disease activity. The McGill domains used by >80% of patients were those about pressure, sensory, dullness, tension, brightness, and the affective component of pain. Sleep, rest, and mild exercise reduced pain in half of the patients, whereas damp weather changes, fatigue, and tension worsened the pain in up to 81% of patients. Thirty percent of patients reported that pain worsened by intercourse. Conclusions: Although VAS pain is reliable and broadly used in clinical practice and research, multidimensional tools such as the McGill Pain Questionnaire should be used to better understand the individual's experience of pain and establish tailored pharmacologic and nonpharmacologic strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».