Predictors of Disability and Pain Six Months After the End of Treatment for Fibromyalgia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The goal of this study was to identify factors associated with decreased disability and lower pain scores 6 months after a multimodal treatment program for fibromyalgia (FM). METHODS: Forty-six patients with FM were assessed after having participated in a 3-month outpatient program integrating physiotherapy, occupational therapy, nursing, and cognitive-behavior therapy. A physician examined the patients before treatment and patients who completed a battery of psychosocial questionnaires at baseline, during treatment, at the end of treatment, and 3 and 6 months after the end of treatment. Two separate multivariable linear regression models were built to identify predictors of improvements in disability and pain. RESULTS: Two predictors for improvement in disability were found: an increase in self-efficacy for pain during treatment and better general adherence during treatment. Similarly, one predictor for improvement in pain intensity was found: an increase in self-efficacy for pain during treatment. DISCUSSION: Self-efficacy and adherence are 2 modifiable factors that influence disability and pain intensity in FM. These psychosocial factors need to be addressed in FM treatment programs to assist patients in maintaining posttreatment improvements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».