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Enregistrement W2159292834 · doi:10.1016/j.ejpain.2005.05.001

Anxiety sensitivity as a predictor of labor pain

2005· article· en· W2159292834 sur OpenAlexaboutno aff
Ariel J. Lang, John T. Sorrell, Carie S. Rodgers, Meredith M. Lebeck

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pain · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San Diego
Mots-clésAnxietyAnxiety sensitivityLabor painPain catastrophizingPsychosocialMcGill Pain QuestionnaireChildbirthPsychologyDepression (economics)Clinical psychologyChronic painPsychiatryMedicinePhysical therapyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychosocial factors have been implicated in the pain experience during childbirth, which can have both short- and long-term consequences on the mother's health and her relationship with her infant. The present study evaluated important demographic, social, and psychological factors as predictors of multiple dimensions of labor pain among 35 mothers during childbirth. The results indicated that anxiety sensitivity (AS), as measured by the Anxiety Sensitivity Index, shared a significant relation with maximum pain during labor as well as sensory and affective components of pain as measured by the McGill Pain Questionnaire. AS predicted both maximum pain during labor and sensory aspects of pain above and beyond demographic and social factors as well as other theoretically important psychological factors (e.g., depression and state anxiety). These data replicate previous research that has demonstrated the significant impact of AS on pain responding in other areas (e.g., chronic pain) and extend knowledge in this literature to demonstrate the important role that AS serves among women and their experience of labor pain. Clinical implications are highlighted and discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations122
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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