Cognitive appraisal and coping in chronic pain patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study analyses the relationships between patients' cognitive appraisals concerning their pain and the coping strategies they use. In addition, the way the coping strategy influences the intensity of perceived pain and impairment in these patients was studied. METHODS: One hundred and twenty two patients with musculoskeletal chronic pain participated. The assessment tools were as follows: The Cognitive Appraisal Inventory for Chronic Pain Patients (CAI), the Vanderbilt Pain Management Inventory (VPMI), the McGill Pain Questionnaire (MPQ) and the Impairment and Functioning Inventory for Chronic Pain Patients (IFI). The hypothetical model was empirically tested using the LISREL 8.20 software package and the unweighted least squares method. RESULTS: High levels of challenge appraisal were associated with low levels of passive coping and high levels of active coping strategies, whereas the harm, loss or threat appraisal predicted high use of passive coping strategies. Passive coping had three statistically significant path coefficients: high levels of passive coping were associated with low levels of functioning and high levels of pain intensity and impairment. However, high levels of active coping reported high levels of daily functioning. DISCUSSION: By analysing the cognitive appraisals made by chronic pain patients, clinicians could make better predictions regarding the way they cope and adjust.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».