A prospective sequential analysis of the fear-avoidance model of pain
Notice bibliographique
Résumé
The primary purpose of this study was to analyze the sequential relationships proposed by the fear-avoidance model of pain [Vlaeyen JWS et al. The role of fear of movement/(re)injury in pain disability. J Occup Rehab 1995;5:235-52]. Specifically, this study evaluated whether early change in catastrophizing predicted late change in fear of movement, and whether these factors influenced post-treatment return-to-work. Secondary analyses tested relationships between (1) early change in catastrophizing, late change in depression, and disability; and (2) early change in catastrophizing, late change in pain severity, and disability. Analyses were conducted on a sample of 121 individuals (82 men and 32 women) with a work-related musculoskeletal injury, and high baseline catastrophizing and fear of movement scores. Participants were enrolled in a 10-week community-based disability management intervention, and they completed measures of catastrophizing, fear of movement, depression and pain severity at pre-, mid- and post-treatment. Return-to-work was assessed 4 weeks following termination of the intervention. Contrary to predictions, results from correlational analyses revealed non-significant relationships among indices of early change in catastrophizing and late changes in fear of movement, depression and pain severity. Multiple logistic regression analyses revealed that early change in catastrophizing, late changes in fear of movement and late change in pain severity were significant predictors of return-to-work, while late changes in depression were not. These findings highlight the importance of reductions in psychosocial risk factors in augmenting return-to-work outcomes. Implications for the fear-avoidance model and future research are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».