Catastrofizzazione, tensione muscolare e outcome del dolore cronico: un confronto tra Fibromialgia e Dolore Cronico Diffuso
Bibliographic record
Abstract
La Fibromialgia è una condizione di dolore muscoloscheletrico diffuso che si associa a fa-tigue, rigidità, insonnia, alterazioni dell'umore e comporta conseguenze importanti per la vita quotidiana. Ad oggi è ancora sottodiagnosticata e sono poco chiare sia l'eziopatogenesi sia la diagnosi differenziale con condizioni di Dolore Cronico Diffuso. Tra i fattori cognitivi che contribuiscono al mantenimento della condizione, la catastrofizzazione ha ottenuto particolare interesse. Lo scopo del presente studio è stato confrontare la sintomatologia in pazienti con diagnosi di Fibromialgia (FM; n = 27) e con diagnosi di Dolore Cronico Diffuso (Chronic Widespread Pain, CWP; n = 27) e indagare i predittori degli outcome riferiti di dolore. Tutti i pazienti han-no compilato i seguenti questionari: McGill Pain Questionnaire (MPQ), West Haven Yale Multidimensional Pain Inventory (WHY-MPI), Pain Related Self-Statement Scale (PRSS), Pain Related Control Scale (PRSS). È stato rilevato inoltre l'elettromiografia di superficie (EMG) a riposo per 5 minuti in corrispondenza del muscolo trapezio superiore sinistro e del muscolo frontale. Ai questionari, i pazienti con FM hanno presentato una maggiore catastrofizzazione (p 0.05) rispetto ai pazienti CWP. Inoltre, il livello di catastrofizzazione modula la relazione tra EMG del muscolo trapezio e interferenza del dolore riportata nel gruppo di pazienti con FM. I risultati suggeriscono che alti livelli di catastrofizzazione accentuino l'effetto negativo di elevati livelli di tensione muscolare in pazienti con FM.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".