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Enregistrement W1971725751 · doi:10.4103/0253-7176.106012

Pain Catastrophizing: An Updated Review

2012· article· en· W1971725751 sur OpenAlexaff
Lawrence Leung

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Psychological Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLearned helplessnessRuminationCoping (psychology)Pain catastrophizingFeelingPsychologyNeuroimagingPopulationCognitionClinical psychologyChronic painMedicinePsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pain catastrophizing has been described for more than half a century which adversely affects the pain coping behavior and overall prognosis in susceptible individuals when challenged by painful conditions. It is a distinct phenomenon which is characterized by feelings of helplessness, active rumination and excessive magnification of cognitions and feelings toward the painful situation. Susceptible subjects may have certain demographic or psychological predisposition. Various models of pain catastrophizing have been proposed which include attention-bias, schema-activation, communal-coping and appraisal models. Nevertheless, consensus is still lacking as to the true nature and mechanisms for pain catastrophizing. Recent advances in population genomics and noninvasive neuroimaging have helped elucidate the known determinants and neurophysiological correlates behind this potentially disabling behavior.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations290
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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