Chronic pain self-management support with pain science education and exercise (COMMENCE): study protocol for a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research suggests that self-management programs for people with chronic pain improve knowledge and self-efficacy but result in negligible effects on function. This study will investigate the effectiveness self-management support with pain science education and exercise on improving function for people with chronic pain in comparison to a wait-list control. A secondary objective is to determine which variables help to predict response to the intervention. METHODS/DESIGN: This study will be an unblinded, randomized controlled trial with 110 participants comparing a 6-week program that includes self-management support, pain science education and exercise to a wait-list control. The primary outcome will be function measured by the Short Musculoskeletal Function Assessment - Dysfunction Index. Secondary outcomes will include pain intensity measured by a numeric pain rating scale, pain interference measured by the eight-item PROMIS pain interference item-bank, how much patients are bothered by functional problems measured by the Short Musculoskeletal Function Assessment - Bother Index, catastrophic thinking measured by the Pain Catastrophizing Scale, fear of movement/re-injury measured by the 11-item Tampa Scale of Kinesiophobia, sense of perceived injustice measured by the Injustice Experience Questionnaire, self-efficacy measured by the Pain Self-Efficacy Questionnaire, pain sensitivity measured by pressure pain threshold and cold sensitivity testing, fatigue measured by a numeric fatigue rating scale, pain neurophysiology knowledge measured by the Neurophysiology of Pain Questionnaire, healthcare utilization measured by number of visits to a healthcare provider, and work status. Assessments will be completed at baseline, 7 and 18 weeks. After the 18-week assessment, the groups will crossover; however, we anticipate carry-over effects with the treatment. Therefore, data from after the crossover will be used to estimate within-group changes and to determine predictors of response that are not for direct between-group comparisons. Mixed effects modelling will be used to determine between-group differences for all primary and secondary outcomes. A series of multiple regression models will be used to determine predictors of treatment response. DISCUSSION: This study has the potential to inform future self-management programming through evaluation of a self-management program that aims to improve function as the primary outcome. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02422459 , registered on 13 April 2015.
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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 | 0,033 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,020 |
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 ».