The Role of Optimism and Pessimism in Chronic Pain Patients Adjustment
Notice bibliographique
Résumé
This study analyses the relationships between patients' dispositional optimism and pessimism and the coping strategies they use. In addition, the coping strategies repercussions on adjustment to chronic pain were studied. Ninety-eight patients with heterogeneous chronic pain participated. The assessment tools were as follows: Life Orientation Test (LOT), the Vanderbilt Pain Management Inventory (VPMI), the McGill Pain Questionnaire (MPQ), Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), and the Impairment and Functioning Inventory for Chronic Pain Patients (IFI). The hypothetical model establishes positive relationships between optimism and the use of active coping strategies, whereas pessimism is related to the use of passive coping. Active coping is associated with low levels of pain, anxiety, depression and impairment and high levels of functioning. However, passive coping is related to high levels of pain, anxiety, depression and impairment and low levels of functioning. The hypothetical model was empirically tested using the LISREL 8.20 software package and the unweighted least squares method. The results support the hypotheses formulated regarding the relations among optimism, pessimism, coping and adjust of chronic pain patients. By analysing optimism among chronic pain patients, clinicians could make better predictions regarding coping and adjustment.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».