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Enregistrement W2019120869 · doi:10.1080/16501970310019142

Evaluation of changes in occupational performance among patients in a pain management program

2004· article· en· W2019120869 sur OpenAlexaboutno aff
Elisabeth Persson, Marcelo Rivano‐Fischer, Mona Eklund

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialVitalityMedicineClinical psychologyPhysical therapyCompensation (psychology)PsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aims of this study were to evaluate changes in occupational performance among chronic pain patients after a pain management program and to explore relationships between these changes and demographic and clinical factors, psychosocial functioning and psychological well-being. SUBJECTS: 188 consecutive patients were included. METHODS: Changes were registered by using Canadian Occupational Performance Measure, Multidimensional Pain Inventory and Psychological General Well-Being Index. RESULTS: There were statistically significant positive changes in occupational performance. Patients with sickness compensation had significantly higher changes in occupational performance than those without sickness compensation. The patients with a profile group as interpersonally distressed had statistically significant higher change scores on occupational performance than the adaptive coper group. Furthermore, increases in changes on general activity level, general health, and vitality and decreases in pain severity were associated with positive changes on perceived occupational performance and performance satisfaction. CONCLUSION: Changes in occupational performance, psychological well-being and psychosocial functioning seem all to be of relevance in the evaluation of pain management programs. Psychosocial profiles and sickness compensation has relevance for directions on changes in occupational performance, whereas other demographic and clinical factors do not.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations39
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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