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Enregistrement W1975050268 · doi:10.1037/a0034267

Pain-related fear of movement and catastrophizing in whiplash-associated disorders.

2013· article· en· W1975050268 sur OpenAlexaff
Rubén Nieto, Jordi Miró, Anna Huguet

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhiplashPain catastrophizingPhysical therapyNeck painPhysical medicine and rehabilitationPsychologyPsychological interventionChronic painMedicinePoison controlPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The main aim of this study was to test whether pain-related fear of movement and catastrophizing were predictors of pain intensity and disability 6 months after a whiplash injury. The mediator role of fear of movement was also explored. A sample of 147 whiplash patients with neck pain for less than 3 months participated in the first assessment, and 123 of them were interviewed again at a 6-month follow-up. Multiple regression analyses were performed. RESULTS: Fear of movement, initial pain intensity and initial disability were independent predictors of disability at the 6-month follow-up. Initial pain intensity and initial pain duration were significant predictors of pain intensity at 6 months. Fear of movement was found not to be a mediator in either of the 2 outcomes at the 6-month follow-up. CONCLUSIONS: These findings suggest that interventions designed to reduce the impact of injury severity and pain-related fear of movement after a motor vehicle accident may be relevant for preventing long-lasting symptoms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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