Can we improve cognitive–behavioral therapy for chronic back pain treatment engagement and adherence? A controlled trial of tailored versus standard therapy.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study evaluated whether tailored cognitive-behavioral therapy (TCBT) that incorporated preferences for learning specific cognitive and/or behavioral skills and used motivational enhancement strategies would improve treatment engagement and participation compared with standard CBT (SCBT). We hypothesized that participants receiving TCBT would show a lower dropout rate, attend more sessions, and report more frequent intersession pain coping skill practice than those receiving SCBT. We also hypothesized that indices of engagement and adherence would correlate with pre- to posttreatment changes in outcome factors. METHOD: One hundred twenty-eight of 161 consenting persons with chronic back pain who completed baseline measures were allocated to either TCBT or SCBT using a modified randomization procedure. Participants completed daily ratings of pain coping skill practice and goal accomplishment during treatment, as well as measures of pain severity, disability, and other key outcomes at the end of treatment. RESULTS: No significant differences between treatment groups were noted on measures of treatment engagement or adherence. However, these factors were significantly related to some pre- to posttreatment improvements in outcomes, regardless of treatment condition. CONCLUSIONS: Participants in this study evidenced a high degree of participation and adherence, but treatment tailored to take into account participant preferences, and that employed motivational enhancement strategies, failed to increase treatment participation over and above SCBT for chronic back pain. Evidence that participation and adherence were associated with positive outcomes supports continued clinical and research efforts focusing on these therapeutic processes.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».