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Enregistrement W1707727056 · doi:10.1111/j.1471-6712.2010.00842.x

Yoga for chronic pain management: a qualitative exploration

2010· article· en· W1707727056 sur OpenAlexafffund
Yvonne Tul, Anita Unruh, Bruce Dick

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Caring Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie UniversityUniversity of Alberta
Mots-clésChronic painQualitative researchPsychotherapistMedicinePain managementPsychologyPhysical therapySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore patients' perceptions of their pain while participating in a weekly yoga program. METHODS: A consecutive convenience sample was recruited from a Multidisciplinary Pain Centre. Seven adult patients (six women), agreed to participate in an 8-week Hatha yoga program, including weekly group sessions and at-home practice. Data were gathered from participant observation and in-depth interviews. Interviews explored the experience of practicing yoga and its relationship to the participant's pain experience. An inductive analysis of the interviews explored emergent themes from participants' descriptions of their experience. RESULTS: Analyses identified three themes: renewed awareness of the body; transformed relationship with the body in pain; and acceptance. DISCUSSION: Participants' data suggested that they reframed what it meant to live with chronic pain. Some participants reported that the sensory aspects of pain did not change but that pain became less bothersome. They were better able to control the degree to which pain interfered with their daily life. Other participants reported less frequent or less intense pain episodes because they could recognize body signals and adjust themselves to alleviate painful sensations. The findings suggest that patients who benefit from yoga may do so in part because yoga enables changes in cognitions and behaviours towards pain.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeQualitatif
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

Citations52
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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