Identification and Characterization of Unique Subgroups of Chronic Pain Individuals with Dispositional Personality Traits
Notice bibliographique
Résumé
Objective. The current study attempted to identify and characterize distinct CP subgroups based on their level of dispositional personality traits. The secondary objective was to compare the difference among the subgroups in mood, coping, and disability. Methods. Individuals with chronic pain were assessed for demographic, psychosocial, and personality measures. A two-step cluster analysis was conducted in order to identify distinct subgroups of patients based on their level of personality traits. Differences in clinical outcomes were compared using the multivariate analysis of variance based on cluster membership. Results. In 229 participants, three clusters were formed. No significant difference was seen among the clusters on patient demographic factors including age, sex, relationship status, duration of pain, and pain intensity. Those with high levels of dispositional personality traits had greater levels of mood impairment compared to the other two groups (p < 0.05). Significant difference in disability was seen between the subgroups. Conclusions. The study identified a high risk group of CP individuals whose level of personality traits significantly correlated with impaired mood and coping. Use of pharmacological treatment alone may not be successful in improving clinical outcomes among these individuals. Instead, a more comprehensive treatment involving psychological treatments may be important in managing the personality traits that interfere with recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».