El dolor neuropático como causa de ansiedad, depresión y trastornos del sueño en condiciones de práctica médica habitual: resultados del estudio naturalístico DONEGA
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The goal of this cross-sectional evaluation was to assess pain impact on sleep and symptoms of depression and anxiety in patients with neuropathic pain (NeP). Methods: Participants in an observational, prospective and multicenter study (DONEGA study) with NeP of broad etiologies, completed the Short Form-McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ), the COVI Anxiety Scale, the RASKIN Depression Scale, and the MOS Sleep Scale at baseline. Results: A total of 1,519 patients above 18 years [mean ± SD; 56.9±13.6 years old (61.2% female)] with NeP for 1.1±2.8 years were enrolled in the study. Average present pain intensity was 2.8±1.0 (range 0-5) and mean pain past week was 71.2±18.9 mm (range 0-100). Pain substantially interfered with patient normal sleep and its attributes, obtaining high scoring in composite measures (9-items); 47.1±21.3 (range 0-100). The 19.7% and 12.9% of patients had symptoms of depression and anxiety, respectively. Severity of previous and present pain were the most important determinants causing negative impact on patient sleep. Scoring on sleep scale and, alternately, depression and anxiety scales scoring were the main determinants for depression and anxiety, respectively. Conclusions: NeP negatively impact on patient sleep and its attributes, while causes a substantial proportion of patients with symptoms of anxiety and depression. Pain severity amplifies these findings.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».