More than pain and physical limitation: the declined cognitive performance associated with rotator cuff injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rotator cuff (RC) injuries often lead to shoulder pain, physical limitations, sleep disturbances, and emotional distress. However, the relationship between these symptoms and cognitive decline remains unclear. METHODS: We recruited 150 patients with RC injury, who completed the Visual Analog Scale (VAS) for pain, the American Shoulder and Elbow Surgeons scale (ASES), the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), the Beck Depression Inventory II (BDI-II), and the State-Trait Anxiety Inventory (STAI). Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Digit Symbol Substitution Test (DSST), Trail Making Test (TMT), and Digit Span. RESULTS: High prevalence rates of potential MCI (54% based on MoCA) and sleep disturbance (64.7%) were found. Depressive and anxiety symptoms were present in 18% and 28-30%, respectively. Multiple regressions indicated that older age, lower education, poorer sleep quality, and higher state anxiety were significant predictors across various cognitive tests, but not the pain intensity. Instead, logistic regression confirmed that older age (OR = 1.08, 95% CI: 1.04-1.12) and lower shoulder function (OR = 0.97, 95% CI: 0.95-0.99) significantly increased MCI risk. DISCUSSION: This study highlights that while pain intensity itself was not a predictor of cognitive decline, other associated symptoms like sleep disturbances and emotional distress contribute to poor cognitive function. Furthermore, the physical limitations resulting from RC injuries increase the risk of mild cognitive impairment (MCI). Management of RC injuries should thus address cognitive factors alongside physical and psychological symptoms.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».