MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1526362586 · doi:10.1111/j.1442-2018.2012.00726.x

Factors affecting the psychological functioning of <scp>A</scp>ustralian adults with chronic pain

2012· article· en· W1526362586 sur OpenAlexaboutno aff
Lorna C. Viggers, M. L. Caltabiano

Notice bibliographique

RevueNursing and Health Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAnxietyPsychological interventionCoping (psychology)Chronic painClinical psychologyPsychological resiliencePain catastrophizingPsychologyQuality of life (healthcare)Depression (economics)Multilevel modelMcGill Pain QuestionnaireMedicinePsychiatryPhysical therapyVisual analogue scalePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of resilience, for adults facing ongoing adversity in the form of chronic medical conditions, has received little attention in the past. This research investigated the impact of resilience and coping strategies on the psychological functioning of 87 Australian adults with chronic pain, using a self-report questionnaire. It included the McGill Pain Questionnaire, the Connor-Davidson Resilience Scale, the Coping Strategies Questionnaire, the 36-item Short Form Health Survey, and the Depression, Anxiety and Stress Scale. Using hierarchical regression, after the effects of pain severity, catastrophizing, and ignoring the pain were controlled for, resilience was significantly associated with mental health-related quality of life (β = 0.18, P < 0.05), depression (β = -0.31, P < 0.01), and anxiety (β = -0.20, P < 0.05). In the final model for depression, resilience had a stronger association than pain severity. Resilience did not, however, influence individual's perceptions of their physical health-related quality of life. The link between resilience and mental health-related quality of life outcomes provides initial evidence for the potential application of resilience related interventions to pain management programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNursing and Health SciencesMême sujetMusculoskeletal pain and rehabilitationTravaux en français237 207