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Enregistrement W2090631971 · doi:10.1097/ajp.0b013e31823853ac

Pain, Movement, and Mind

2012· article· en· W2090631971 sur OpenAlexaff
Catherine M. Sabiston, Jennifer Brunet, Shaunna Burke

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Pain · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMovement (music)Physical medicine and rehabilitationAestheticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study examined the relationship between pain and mental health outcomes of depression and affect among survivors of breast cancer. The mediating role of physical activity was also tested. METHODS: Survivors of breast cancer (N=145) completed self-report measures of pain symptoms at baseline, wore an accelerometer for 7 days, and reported levels of depression symptoms and negative and positive affect 3 months later. Hierarchical linear regression analyses, controlling for personal and cancer-related demographics, were used to test the association between pain symptoms and each mental health outcome, as well as the mediation effect of physical activity. RESULTS: Pain positively predicted depression symptoms [F(6,139)=4.31, P<0.01, R=0.15] and negative affect [F(5,140)=4.17, P<0.01, R=0.13], and negatively predicted positive affect [F(6,139)=2.12, P=0.03, R=0.08]. Physical activity was a significant (P<0.01) partial mediator of the relationship between pain and depression and between pain and positive affect. DISCUSSION: Participation in physical activity is one pathway through which pain influences mental health. Efforts are needed to help survivors of breast cancer manage pain symptoms and increase their level of physical activity to help improve mental health.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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