Non‐Cyclical Mastalgia as a Central Sensitization Component: Implications for Multidisciplinary Treatment Approaches
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Non-Cyclical mastalgia (NCM) is a chronic breast pain condition in women of reproductive age, often linked to anxiety and reduced quality of life (QoL). Evidence suggests central sensitization (CS) may contribute to NCM, but its clinical significance and management remain unclear. METHODS: This cross-sectional study included 201 women aged 25 to 65, with 106 NCM patients and 95 healthy controls, to investigate the association between NCM and central sensitization syndromes (CSS). Data collection involved demographic characteristics and assessments using the Central Sensitization Inventory (CSI), Nottingham Health Profile (NHP), Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ), Pain Detect, Leeds Assessment of Neuropathic Symptoms and Signs (LANSS), and Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). The main outcome is to reveal the interrelationship between NCM and CSS. RESULTS: NCM patients had significantly higher Central Sensitization Inventory-A (CSI-A) scores than controls (p < 0.001), with 15.1% surpassing the critical threshold of 40, indicating pronounced CS. NCM patients also had increased NHP-1, NHP-2, and HADS-total scores (p = 0.008, p = 0.003, p = 0.004), reflecting greater distress. Subgroup analyses showed more intense pain (p < 0.001) and sleep disturbances (p = 0.002). CSI-A scores strongly correlated with SF-MPQ, LANSS, Pain Detect, and HADS (all p < 0.001). Regression analysis identified pain duration, Pain Detect, and SF-MPQ sensory scores as key predictors of CSI-A (p < 0.001). DISCUSSION: NCM shares characteristics with chronic pain syndromes linked to CSS. Multidisciplinary approaches and innovative treatments, such as cognitive therapies combined with integrative approaches may improve outcomes.
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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 ».