Dolor crónico, emoción y afrontamiento
Notice bibliographique
Résumé
Numerosas investigaciones muestran que las estrategias de afrontamiento juegan un importante papel para explicar las diferencias individuales en el malestar emocional experimentado por los pacientes con dolor cronico. Sin embargo, algunos trabajos recientes postulan que el afrontamiento esta influido por el malestar emocional, concretamente, proponen que las emociones negativas interfieren con un afrontamiento eficaz. El objetivo de este trabajo es contrastar estos dos modelos alternativos de las relaciones entre emocion negativa, afrontamiento y dolor cronico. En el Modelo 1 la emocion negativa y el dolor cronico se consideran consecuentes del afrontamiento y en el Modelo 2 la emocion negativa se contempla como antecedente que influye sobre el afrontamiento. La muestra estaba compuesta por 112 pacientes con dolor cronico de origen benigno que acudia por primera vez a recibir tratamiento a la Unidad del Dolor de la Residencia Carlos Haya (Malaga, Espana). Se aplicaron el ″Vanderbilt Pain Management Inventory″ (VPMI), el ″Cuestionario de Dolor McGill″ (MPQ) y el ″Perfil de Estados de Animo″ (POMS). Los resultados obtenidos a traves de un analisis de ecuaciones estructurales mediante el programa LISREL 8.20 indican que el Modelo 1 presenta un ajuste mejor que el Modelo 2. Palabras Clave: emocion, afrontamiento, dolor cronico, afrontamiento pasivo.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».