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Enregistrement W2333485773 · doi:10.1097/ajp.0000000000000227

Cognitive Fusion and Pain Experience in Young People

2015· article· en· W2333485773 sur OpenAlexaff
Ester Solé, Catarina Tomé‐Pires, Rocío de la Vega, Mélanie Racine, Elena Castarlenas, Mark P. Jensen, Jordi Miró

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Pain · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPain catastrophizingCognitionMedicineConfidence intervalClinical psychologyPhysical therapyDistressPsychologyChronic painPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Acceptance and Commitment Therapy (ACT) has been shown to be an effective treatment for chronic pain in young people. Cognitive fusion is a key concept of ACT that is hypothesized to contribute to distress and suffering. In this study, we sought to: (1) test hypothesized associations between cognitive fusion and pain intensity, disability, and catastrophizing; and (2) examine the function of cognitive fusion as a possible mediator between catastrophizing and disability. METHODS: A community sample of 281 young people (11 to 20 y) completed measures assessing cognitive fusion, pain intensity, disability, and pain catastrophizing. RESULTS: Cognitive fusion was positively related to pain intensity (r=0.24, P<0.01), disability (r=0.32, P<0.001), and pain catastrophizing (r=0.47, P<0.001). Moreover, cognitive fusion was found to mediate the association between pain catastrophizing and disability (β=0.01, 95% confidence interval=0.002-0.024, 5000 bootstrap resamples). DISCUSSION: The findings indicate that cognitive fusion is moderately to strongly associated with pain-related outcomes, which support the need for further research to (1) better understand the relationship between cognitive fusion and adjustment to chronic pain, and (2) determine whether the benefits of treatments such as ACT are mediated, at least in part, by reductions in cognitive fusion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,021
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)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations49
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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