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Enregistrement W2019036598 · doi:10.5209/rev_sjop.2011.v14.n1.33

Predictors of the Pain Perception and Self-Efficacy for Pain Control in Patients with Fibromyalgia

2011· article· en· W2019036598 sur OpenAlexaboutno aff
Ana I. Sánchez, Elena Miró, Ana Medina

Notice bibliographique

RevueThe Spanish Journal of Psychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibromyalgiaAnxietyPain catastrophizingMcGill Pain QuestionnaireLearned helplessnessPsychologyClinical psychologyCoping (psychology)PerceptionDepression (economics)Physical therapyChronic painPsychiatryMedicineVisual analogue scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study analyzes the role of a number of cognitive-affective dimensions in the experience and coping of pain in patients with fibromyalgia (FM). Specifically, it was examined whether anxiety, depression, pain catastrophizing and pain-related anxiety predict the pain perception and the self-efficacy expectations in these patients. METHOD: Seventy-four fibromyalgia patients were asked to complete a questionnaire survey including the Chronic Pain Self-Efficacy Scale, the Hospital Anxiety and Depression Scale, the Pain Anxiety Symptoms Scale-20, the Pain Catastrophizing Scale, and the Short-form McGill Pain Questionnaire. RESULTS: Some relevant correlation and predicting patterns were identified. Physiological anxiety was the best predictor of the sensorial dimension of pain. Pain fear was a significant predictor of the pain intensity. Helplessness was the best predictor of the affective dimension of pain, whereas depression was a significant predicting variable of the self-efficacy expectations. CONCLUSIONS: This study shows the relevance of the pain-related anxiety in the pain perception, and of the depression in the self-efficacy expectations in FM patients. Clinical applications of the findings and further research lines in this area are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations50
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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