PD9-12 WHAT GENERATES PAIN CATASTROPHIZING IN IC/BPS?
Notice bibliographique
Résumé
You have accessJournal of UrologyInfections/Inflammation of the Genitourinary Tract: Interstitial Cystitis1 Apr 2014PD9-12 WHAT GENERATES PAIN CATASTROPHIZING IN IC/BPS? Dean A. Tripp, J. Curtis Nickel, Laura Katz, Lesley K. Carr, and Robert Mayer Dean A. TrippDean A. Tripp More articles by this author , J. Curtis NickelJ. Curtis Nickel More articles by this author , Laura KatzLaura Katz More articles by this author , Lesley K. CarrLesley K. Carr More articles by this author , and Robert MayerRobert Mayer More articles by this author View All Author Informationhttps://doi.org/10.1016/j.juro.2014.02.794AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookTwitterLinked InEmail INTRODUCTION AND OBJECTIVES IC/BPS is a chronic pelvic pain syndrome associated with pain, urological symptoms and disability, largely unresponsive to medical treatment. Catastrophizing is a well-established predictor of pain and pain-related outcomes in IC/BPS, but the mechanisms and predictors of catastrophizing in IC/BPS remain unknown. Illness perceptions have been identified as important precursors to appraisals and coping mechanisms, and remain unexamined for chronic pelvic pain. The aim of this study was to evaluate illness perceptions as a predictor of patient catastrophizing within a biopsychosocial model. METHODS Female patients with IC/BPS (n=70) were recruited from tertiary care urology clinics and completed questionnaires (demographics, O’Leary Sant, McGill Pain Questionnaire, Brief-Illness Perceptions Questionnaire, Pain Catastrophizing Scale). Bivariate zero-order correlations were run between variables to assess for multicollinearity. Hierarchical multivariable regression analyses were run in the prediction of pain catastrophizing and its subscales. RESULTS Patients ranged in age from 20-85 years (mean=51.51±17.25), were predominantly Caucasian (94.3%), having at least some university / college education (78.6%), and a mean length of diagnosis of 8.44±9.92 years. In step 1 of the regression, demographics (age, education and length of diagnosis) did not predict catastrophizing. In step 2, pain (β=0.32, p=0.01) and IC problems (β=0.25, p=0.05) were both significant predictors of catastrophizing (F=9.92, p<.001). In step 3, illness perceptions (β=0.49, p<0.001) was the lone predictor of catastrophizing (F=13.10, p<.001), over and above demographics, pain and IC symptoms/problems. In further sub-analyses, emotional illness perceptions (e.g., concern about illness, and emotional impact of illness) mediated the relationship between pain/symptoms and helplessness catastrophizing. CONCLUSIONS Illness perceptions (e.g., emotional) were significant in predicting helplessness catastrophizing in a biopsychosocial model. Understanding the precursors and mechanisms of catastrophizing is important, as recent research has shown that catastrophizing is amenable to change with psychological intervention in chronic pelvic pain (Tripp et al., 2011). Further understanding this relationship can help to improve patient interventions in order to decrease disability and improve IC/BPS quality of life. © 2014FiguresReferencesRelatedDetails Volume 191 Issue 4S April 2014 Page: e216 Advertisement Copyright & Permissions© 2014Metrics Author Information Dean A. Tripp More articles by this author J. Curtis Nickel More articles by this author Laura Katz More articles by this author Lesley K. Carr More articles by this author Robert Mayer More articles by this author Expand All Advertisement Advertisement PDF downloadLoading ...
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,003 |
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 ».