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Enregistrement W7139088003 · doi:10.1097/j.pain.0000000000003857

Women with chronic pelvic pain can be stratified using multimodal assessment

2025· article· en· W7139088003 sur OpenAlexaff
Lysia Demetriou, Lydia Coxon, Emma Evans, K. Kuan, Danielle Perro, Kirsten Parsons, Emily Tan, Ana Charrua, Joana Ferreira Gomes, Pedro Abreu‐Mendes, Claire E. Lunde, Lars Arendt-Nielsen, Qasim Aziz, Judy Birch, Kurtis Garbutt, Anja Hoffman, Andrew W. Horne, Andreas Schilder, L. Hummelshoj, Michał Krassowski, Jane Meijlink, Esther M. Pogatzki-Zahn, Rolf-Detlef Treede, Allison F. Vitonis, Jan Vollert, Francisco Cruz, S.A. Missmer, Christine B. Sieberg, Krina Zondervan, Jens Nagel, K. Vincent

Notice bibliographique

RevuePain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Innovative EuropeEuropean CommissionUK Research and InnovationEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and Associations
Mots-clésPelvic painLatent class modelChronic painMultimodal therapyClinical PracticeMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Chronic pelvic pain (CPP) is a common and burdensome symptom in women yet current clinical management frequently leaves many with persistent pain. The Translational Research in Pelvic Pain (TRiPP) project adopts a pain-focused strategy, aiming to better phenotype CPP through multimodal assessment. Here, we integrated questionnaire, physiological, and biological data to (1) determine whether perturbations in the function of pain-relevant systems in women with CPP can be demonstrated and (2) explore whether these data can stratify women with CPP into meaningful subgroups, independent of diagnostic group. Participants included 108 women, aged 18 to 50 years, with CPP including endometriosis-associated pain (EAP), bladder pain syndrome (BPS), comorbid EAP and BPS, and pelvic pain with no underlying pathology alongside 50 pain-free controls. Analyses were conducted in 3 stages: (1) group comparisons, (2) latent profile analysis to identify CPP subgroups, and (3) clinical characterization of resulting clusters. Compared with controls, CPP participants reported significantly greater fatigue, poorer sleep, higher anxiety, depression, pain catastrophising, and more childhood trauma (P < 0.01). However, no significant differences were observed in physiological measures. Latent profile analysis revealed 3 distinct CPP subgroups, differentiated by questionnaires rather than physiological measures. Cluster 1 represents a group with predominantly higher-impact pain compared with others, that may be associated with nociplastic mechanisms. These findings support alternative approaches to stratification of CPP separate from standard diagnostic groupings. The role of questionnaire measures in this stratification facilitates translation to clinical settings; however, further work is required to determine whether differing therapeutic approaches are appropriate for each cluster.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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