Pain-related Activity Patterns
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Changes in activity frequently occur as a consequence of ongoing pain. Three activity patterns commonly observed among individuals with ongoing pain are avoidance, overdoing, and pacing. We conducted 2 studies investigating these activity patterns, their interrelationships, and their associations with key psychosocial factors. Study 1 describes the development of a measure, the Patterns of Activity-Pain (POAM-P), to assess these activity patterns; Study 2 examines the psychosocial correlates of these activity patterns. METHODS: In study 1, a sample of 393 individuals with chronic pain responded to a pool of 51 items assessing activity as part of their pretreatment assessment. Item analyses were conducted to create a 30-item measure with 3, 10-item scales assessing avoidance, overdoing, and pacing. In study 2, a sample of 164 individuals attending a follow-up program 3 months after treatment completed the POAM-P along with measures of affect, pain control, and disability. RESULTS: scales demonstrated excellent internal consistency and correlations with other measures provided initial support for construct validity. Avoidance and overdoing were associated with negative psychosocial outcomes whereas pacing was associated with positive outcomes. In contrast to previous studies, pacing and avoidance were unrelated. DISCUSSION: The POAM-P has excellent psychometric properties and may be useful in clinical practice to identify activity patterns associated with poorer functioning and to evaluate interventions intended to modify these activity patterns. The present results support previous findings linking avoidance and various negative outcomes. These results also provide evidence that pacing may be related to positive outcomes after treatment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».