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Enregistrement W2085698204 · doi:10.1111/j.1526-4637.2009.00795.x

Pain Specialists' Evaluation of Patient's Prognosis During the First Visit Predicts Subsequent Depression and the Affective Dimension of Pain

2010· article· en· W2085698204 sur OpenAlexaboutno aff
Zvia Rudich, Sheera F. Lerman, Golan Shahar

Notice bibliographique

RevuePain Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIsrael Science Foundation
Mots-clésDepression (economics)MedicineDimension (graph theory)Pain medicinePhysical therapyPsychiatryAnesthesiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the predictive value of physician's prognosis after patient's first visit to a pain specialty clinic. DESIGN: This is a prospective-longitudinal study in which patients completed questionnaires regarding their pain and psychological constructs before their first visit to a pain specialist and again after an average of 5 months. Physicians rated patient's prognosis immediately after the first visit. SETTING: This study was conducted at the outpatient specialty pain clinic at Soroka University Medical Center. PATIENTS: Forty-five chronic pain patients suffering from a range of nonmalignant pain conditions. OUTCOME MEASURES: Sensory and affective pain measured by the Short-Form McGill Pain Questionnaire and depressive symptoms measured by the Center for Epidemiological Studies-Depression Scale. RESULTS: Multiple regression analysis revealed that physician's rating of patient prognosis at Time 1 uniquely predicted subsequent depressive symptoms and affective pain but not sensory pain at Time 2 even after controlling for Time 1 levels of these variables. CONCLUSION: Physician's pessimistic evaluation of patient's prognosis after the first visit was longitudinally associated with an increase in depression and in the affective dimension of pain over time, but not with changes in the sensory component of pain. Referring to physician pessimism as a marker for pre-depressed patient may lead to early preventive interventions.

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)0,026
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 enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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