Dimensions of catastrophic thinking associated with pain experience and disability in patients with neuropathic pain conditions
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the present study was to examine the relative contributions of different dimensions of catastrophic thinking (i.e. rumination, magnification, helplessness) to the pain experience and disability associated with neuropathic pain. Eighty patients with diabetic neuropathy, post-herpetic neuralgia, post-surgical or post-traumatic neuropathic pain who had volunteered for participation in a clinical trial formed the basis of the present analyses. Spontaneous pain was assessed with the sensory and affective subscales of the McGill Pain Questionnaire. Pinprick hyperalgesia and dynamic tactile allodynia were used as measures of evoked pain. Consistent with previous research, individuals who scored higher on a measure of catastrophic thinking (Pain Catastrophizing Scale; PCS) also rated their pain as more intense, and rated themselves to be more disabled due to their pain. Follow up analyses revealed that the PCS was significantly correlated with the affective subscale of the MPQ but not with the sensory subscale. The helplessness subscale of the PCS was the only dimension of catastrophizing to contribute significant unique variance to the prediction of pain. The PCS was not significantly correlated with measures of evoked pain. Catastrophizing predicted pain-related disability over and above the variance accounted for by pain severity. The findings are discussed in terms of mechanisms linking catastrophic thinking to pain experience. Treatment implications are addressed.
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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 | 0,000 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».