MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1905987507 · doi:10.12794/metadc9037

Heart rhythm variability in persons with chronic pain.

2008· dissertation· en· W1905987507 sur OpenAlexaboutno aff
LaDonna C. Saxon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngerBlood pressureMultivariate analysis of varianceBeck Depression InventoryPhysical therapyPsychologyHeart rateAnalysis of varianceDepression (economics)Repeated measures designHeart rate variabilityMedicineChronic painRhythmClinical psychologyInternal medicinePsychiatryAnxietyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHeart Rate Variability and Autonomic ControlTravaux en français237 207