A Cross-Sectional Survey of Pain Catastrophising and Acupuncture Use among Breast Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Treatment-related joint pain affects almost half of all women with breast cancer using aromatase inhibitors and is a major reason for terminating treatment. Although acupuncture is becoming an increasingly popular, evidence-based option for treating pain, little is known about the potential influence of psychological factors on acupuncture use. OBJECTIVE: We aimed to evaluate the association between pain catastrophising and use of acupuncture in breast cancer survivors experiencing arthralgia. METHODS: We conducted a cross-sectional survey of arthralgic breast cancer patients. Patients were asked if they had used acupuncture since their cancer diagnosis. The Pain Catastrophising Scale (PCS) was used to measure negative coping styles related to the experience of pain. We performed multiple logistic regression analysis to evaluate the relationship between pain catastrophising and acupuncture use, adjusting for covariates. RESULTS: Of the 424 participants, 69 (16%) reported use of acupuncture since their breast cancer diagnosis. In multivariate analyses, compared to those in the lowest PCS score tertile, patients with the highest PCS scores were more likely to have used acupuncture (p=0.03). In particular, patients with high levels of rumination (p=0.005) and magnification (p=0.008) were more likely to have used acupuncture. Helplessness was not associated with acupuncture use (p=0.23). CONCLUSIONS: High levels of pain catastrophising, and specifically the processes of rumination and magnification, were associated with greater acupuncture use. We believe this could have important implications for understanding which population is more likely to seek acupuncture treatment and how this alternative therapy could be better targeted to these patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».