El dolor neuropático como causa de ansiedad, depresión y trastornos del sueño en condiciones de práctica médica habitual: resultados del estudio naturalÃstico DONEGA
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: El objetivo de este análisis transversal ha sido describir el impacto del dolor sobre el sueño y los sÃntomas de ansiedad y depresión en pacientes con dolor de tipo neuropático (DN). Métodos: Pacientes con DN de etiologÃa diversa, incluidos en un estudio observacional, prospectivo y multicéntrico (estudio DONEGA) completaron el cuestionario de dolor de McGill (SF-MPQ), las escalas COVI de ansiedad y RASKIN de depresión, y el cuestionario de sueño MOS Sleep antes de recibir el tratamiento del estudio. Resultados: Se incluyeron 1.519 pacientes, > 18 años (edad media± DT; 56,9±13,6 años, 61,2% mujeres) y 1,1±2,8 años de evolución. La puntuación media del dolor en la semana previa fue 71,2±18,9 mm (rango 0 a 100) y la intensidad actual de 2,8±1,0 (rango 0-5). El dolor impactó severamente al sueño de forma global en todos sus atributos incluido la arquitectura del mismo; componente resumen de 9-Ãtems corregido; 47,1±21,3 (rango 0 a 100). El 19,7% y el 12,9% de los pacientes mostraron sÃntomas de depresión y ansiedad, respectivamente. La intensidad del dolor, previo y actual, fueron las variables más determinantes en el impacto negativo en el sueño, mientras que la puntuación en el cuestionario de sueño y, alternativamente, las puntuaciones en las escalas de depresión y ansiedad, lo fueron para depresión o ansiedad, respectivamente. Conclusiones: El DN se asocia a un impacto negativo en el sueño y sus atributos, a la vez que ocasiona una proporción considerable de pacientes con sÃntomas de ansiedad y depresión. La intensidad del dolor magnifica estos hallazgos.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".