Notice bibliographique
Résumé
The present study evaluated the utility of heart rhythm coherence (HRC) feedback to reduce the reported pain intensity of patients enrolled in a multimodal pain management program. Participants were recruited and assigned to a usual treatment group (UT) or a heart rhythm coherence feedback group (UT+HRC). It was hypothesized that UT+HRC participants who achieved heart rhythm coherence would report a reduction of pain intensity, as measured by the McGill Pain Inventory. For those whose pain intensity decreased, it was also expected that their self reported levels of depression as measured by the Beck Depression Inventory-Second Edition and state anger as measured by the State Trait Anger Inventory would decrease. It is also hypothesized that with a reduction in pain levels, anger, and depression, blood pressure would also decrease among those who had high blood pressure prior to the intervention. Multivariate analyses of variance (MANOVA) were used to investigate the relationship between treatment condition, coherence status and pain levels. A series of independent t-tests were utilized to investigate the change in pain, depression, and state anger from baseline to posttest, followed by Pearson product moment correlation coefficients on difference scores to understand the relationship between the outcome variables for Hypothesis 2. Standard multiple regression analyses were computed using difference scores to determine if the outcome measures were significant predictors of systolic blood pressure and diastolic blood pressure. Results indicated a failure to reject the null with regard to hypothesis one. No relationship between treatment assignment, coherence status or pain levels were found. Hypothesis 2 was partially supported. Although there was a positive significant relationship between depression and anger when utilizing difference scores, these affective measures were not related to difference scores on either pain measure. In regard to Hypothesis 3, there was also a failure to reject the null. None of the outcome measures utilized in this study emerged as being significantly related to changes in systolic or diastolic blood pressure. Limitations of the study and implications for future research are offered.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».