Quality of life in chronic pain is more associated with beliefs about pain, than with pain intensity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study were to investigate pain cognitions and quality of life of chronic pain patients referred to a multi-disciplinary university pain management clinic and to search for predictors of quality of life. METHODS: A heterogeneous group of 1208 chronic pain patients referred to the Maastricht university hospital pain clinic participated in this cross-sectional study. At the initial assessment, all patients completed a set of questionnaires on demographic variables, cause, location, pain intensity (McGill pain questionnaire, MPQ), pain coping and beliefs (pain coping and cognition list, PCCL), pain catastrophising (pain catastrophising scale, PCS) and eight dimensions of quality of life (Rand-36). RESULTS: The results showed that the present sample of heterogeneous pain patients reported low quality of life on each domain and significantly lower scores than has been found in previous studies with other Dutch chronic pain populations. Patients with low back pain and multiple pain localisations experienced most functional limitations. Women reported more pain, more catastrophising thoughts about pain, more disability and lower vitality and general health. When tested in a multiple regression analysis, pain catastrophising turned out to be the single most important predictor of quality of life. Especially social functioning, vitality, mental health and general health are significantly associated with pain catastrophising. CONCLUSIONS: Patients from a multi-disciplinary university pain clinic experience strikingly low quality of life, whereby low back pain patients and patients with multiple pain localisations have the lowest quality of life. Pain catastrophising showed the strongest association with quality of life, and stronger than pain intensity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».