Hypnosis for Treatment of HIV Neuropathic Pain: A Preliminary Report
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Painful HIV distal sensory polyneuropathy (HIV-DSP) is the most common nervous system disorder in HIV patients. The symptoms adversely affect patients' quality of life and often diminish their capacity for independent self-care. No interventions have been shown to be consistently effective in treating the disorder. The purpose of the present study was to determine whether hypnosis could be a useful intervention in the management of painful HIV-DSP. METHOD: Participants were 36 volunteers with HIV-DSP who received three weekly training sessions in self-hypnosis. Participants were followed for pain and its sequelae for 7 weeks prior to the intervention, and for 7 weeks postintervention. Participants remained on the same standard-of-care pain regimen for the entire 17 weeks of the protocol. The primary outcome measure was the Short Form McGill Pain Questionnaire cale (SFMPQ) total pain score. Other outcome measures assessed changes in affective state and quality of life. RESULTS: Mean SFMPQ total pain scores were reduced from 17.8 to 13.2 (F[1, 35] = 16.06, P < 0.001). The reductions were stable throughout the 7-week postintervention period. At exit, 26 out of 36 (72%) had improved pain scores. Of the 26 who improved, mean pain reduction was 44%. Improvement was found irrespective of whether or not participants were taking pain medications. There was also evidence for positive changes in measures of affect and quality of life. CONCLUSION: Brief hypnosis interventions have promise as a useful and well-tolerated tool for managing painful HIV-DSP meriting further investigation.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».