Biopsychosocial Approaches to the Treatment of Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biopsychosocial treatments address the range of physical, psychological, and social components of chronic pain. OBJECTIVE: This review sought to determine how effective unimodal and multimodal biopsychosocial approaches are in the treatment of chronic pain. METHODOLOGY: The literature search identified three systematic reviews of the literature and 21 randomized controlled trials to provide the evidence for this review. RESULTS: The systematic reviews and 12 randomized controlled trials reported on chronic low back pain. Other randomized controlled trials studied fibromyalgia (three trials) and back or other musculoskeletal disorders (five trials). Biopsychosocial components reviewed were electromyogram feedback and hypnosis as unimodal approaches, and behavioral and cognitive-behavioral treatments and back school, or group education, as multimodal approaches for chronic low back pain. For other chronic pain disorders, cognitive-behavioral treatments were reviewed. Comparisons were hindered by studies with heterogeneous subjects, varied comparison groups, different cointerventions and follow-up times, variable outcomes, and a range of analytic methods. CONCLUSIONS: Multimodal biopsychosocial treatments that include cognitive-behavioral and/or behavioral components are effective for chronic low back pain and other musculoskeletal pain for up to 12 months (level 2). There is limited evidence (level 3) that electromyogram feedback is effective for chronic low back pain for up to 3 months. The remaining evidence of longer-term effectiveness and of effectiveness of other interventions was inadequate (level 4a) or contradictory (level 4b). Future studies of cognitive-behavioral treatments should be condition specific, rather than include patients with different pain conditions.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».