The Fear Avoidance Model Disentangled: Improving the Clinical Utility of the Fear Avoidance Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The model of fear avoidance proposes that fear of movement in back pain patients is an obstacle to recovery and leads over time to increased disability. Therefore, fear of movement should be targeted explicitly by interventions. AIMS: To review the evidence (1) for the causal components proposed by the model, and (2) about interventions that attempt to reduce fear of movement. In addition, we aim to propose alternatives and extensions to the current model in order to increase the clinical utility of the model. METHODS: A collaborative narrative review. RESULTS: The fear avoidance model needs to be conceptually expanded and further tested to provide adequate and appropriate clinical utility. Currently, although there is experimental support for the model, observational studies in patients show contradictory results. Interventions based on the model have not delivered convincing results, only partly due to methodological shortcomings. Some assumptions inherent in the current model need adjusting, and other factors should be incorporated to indicate subgroupings within patients high in avoidance behavior. In addition, both theoretical and methodological limitations were identified in measurements of fear and avoidance. CONCLUSIONS: Future research should elucidate whether the proposed subgrouping of patients with avoidance behavior is helpful. Further research should focus on developing more accurate and psychometrically sound assessment tools as well as targeted interventions to improve activities and participation of patients with chronic disabling musculoskeletal pain disorders.
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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 | 0,023 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».