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Breaking barriers: Artificial intelligence interpreting the interplay between mental illness and pain as defined by the international association for the study of pain

Título
Breaking barriers: Artificial intelligence interpreting the interplay between mental illness and pain as defined by the international association for the study of pain
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2023
Autores
Franciele Parolini
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Klaus Becker
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Cristofthe Fernandes
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ulysses F. Ervilha
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Rubim Santos
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
João Paulo Vilas-Boas
(Autor)
FADEUP
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Revista
Título: BiomedicinesImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 23
Página Final: 2042
Editora: MDPI
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge - 0 Citações
Classificação Científica
FOS: Ciências sociais
Outras Informações
ID Authenticus: P-00Y-TC2
Abstract (EN): Low back pain is one of the main causes of motor disabilities and psychological stress, with the painful process encompassing sensory and affective components. Noxious stimuli originate on the periphery; however, the stimuli are recombined in the brain and therefore processed differently due to the emotional environment. To better understand this process, our objective was to develop a mathematical representation of the International Association for the Study of Pain (IASP) model of pain, covering the multidimensional representation of this phenomenon. Data from the Oswestry disability index; the short form of the depression, anxiety, and stress scale; and pain catastrophizing daily questionnaires were collected through online completion, available from 8 June 2022, to 8 April 2023 (1021 cases). Using the information collected, an artificial neural network structure was trained (based on anomaly detection methods) to identify the patterns that emerge from the relationship between the variables. The developed model proved to be robust and able to show the patterns and the relationship between the variables, and it allowed for differentiating the groups with altered patterns in the context of low back pain. The distinct groups all behave according to the main finding that psychological and pain events are directly associated. We conclude that our proposal is effective as it is able to test and confirm the definition of the IASP for the study of pain. Here we show that the fiscal and mental dimensions of pain are directly associated, meaning that mental illness can be an enhancer of pain episodes and functionality.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 12
Documentos
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