Specific and general therapeutic mechanisms in cognitive behavioral treatment of chronic pain.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Many studies document efficacy of cognitive behavioral therapy (CBT) for chronic pain, but few studies have examined potential treatment mechanisms. In analyses of data from a controlled trial, we examined whether changes in attitudes toward adopting a pain self-management approach-CBT-specific mechanisms-and quality of working alliance and patient expectations-general mechanisms-early in treatment were related to later-treatment changes in outcomes. METHOD: Our sample was composed of 94 adults (primarily White; mean age: 55.3 years, SD = 11.7; 23% female) who participated in enhanced or standard CBT, and completed measures of attitudes toward self-management (mechanisms), pain intensity, pain interference, depressive symptoms and goal accomplishment (outcomes) at pretreatment, 4- and 8-week assessments, and posttreatment. Working alliance was measured at 4 and 8 weeks, and patient expectations at 3 weeks. RESULTS: Because the CBT conditions produced comparable improvements, we combined them. Precontemplation and action attitudes toward pain self-management showed significant quadratic trends over assessments such that 67% and 94.1% (respectively) of total pre-post changes occurred in the first 4 weeks. Outcomes showed only significant linear trends. Cross-lagged regressions revealed that pretreatment-to-4-week changes in action attitudes and 4-week levels of working alliance were related significantly with 4-week-to-posttreatment changes in pain intensity and interference but not vice versa and that 3-week patient expectations were related to 4-week-to-posttreatment changes in interference. Analyses in which mechanism factors were entered simultaneously revealed nonsignificant unique effects on outcomes. CONCLUSIONS: Adopting an action attitude early in treatment may represent a specific CBT mechanism but with effects held largely in common with 2 general mechanisms.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».