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Enregistrement W1615228602

Neuroticismo, afrontamiento y dolor crónico

2001· article· es· W1615228602 sur OpenAlexaboutno aff
Carmen Ramírez‐Maestre, Rosa Esteve, Alicia E. López‐Martínez

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2001
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroticismEysenck Personality QuestionnairePsychologyLISRELCoping (psychology)PersonalityClinical psychologyChronic painExtraversion and introversionBig Five personality traitsPsychiatryStructural equation modelingSocial psychologyStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo principal de este estudio es contrastar las hipótesis respecto a la relación entre los niveles de neuroticismo, la intensidad de dolor percibida y las estrategias de afrontamiento utilizadas por pacientes con dolor crónico. Para ello, contamos con una muestra compuesta por 100 pacientes con dolor crónico, tanto benigno como oncológico, que acuden a la Unidad del Dolor y al Serviciode Reumatología de la Residencia Hospitalaria Carlos Haya de Málaga. Los instrumentos de evaluación utilizados son: Escala Vanderbilt de Afrontamiento al Dolor (Brown y Nicassio,1987); Cuestionario de McGill de Dolor (Ruiz et al., 1990) yel Inventario de Personalidad de Eysenck (Eysenck y Eysenck,1990). El modelo hipotético formulado fue sometido a contrastación empírica mediante el programa LISREL.8.20(Jöreskog y Sörbom, 1993), utilizando el método de los mínimos cuadrados no ponderados. Los resultados del presente trabajo proporcionan evidencia empírica que apoya la teoría propuesta acerca de la relación existente entre la variablede personalidad neuroticismo y las estrategias de afrontamiento que utilizan los pacientes con dolor crónico.Podríamos decir que altos niveles de neuroticismo se conviertenen predictores del catastrofismo y de la búsqueda de apoyo social, como estrategias de afrontamiento poco eficaces.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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