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Enregistrement W2516906120 · doi:10.1097/pr9.0000000000000567

Catastrophizing and pain-related fear predict failure to maintain treatment gains following participation in a pain rehabilitation program

2016· article· en· W2516906120 sur OpenAlexafffund
Emily Moore, Pascal Thibault, Heather Adams, Michael Sullivan

Notice bibliographique

RevuePAIN Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPain catastrophizingPsychosocialPhysical therapyRehabilitationMedicineLogistic regressionChronic painPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study explored whether pain-related psychosocial risk factors played a role in determining whether treatment gains were maintained following participation in a rehabilitation intervention for musculoskeletal injury. The study sample consisted of 310 individuals (163 women, 147 men) with work-related musculoskeletal conditions who were enrolled in a physical rehabilitation program. Measures of pain severity, pain catastrophizing and pain-related fear were completed at the time of admission and at the time of discharge. Pain severity was assessed again at 1-year postdischarge. Participants were classified as "recovered" if they showed a decrease in pain of at least 2 points and rated their pain at discharge as less than 4/10. Recovered participants were considered to have failed to maintain treatment gains if their pain ratings increased by at least 2 points from discharge assessment to 1-year follow-up, and they rated their pain as 4/10 or greater at 1-year follow-up. The results of a logistic regression revealed that participants with high posttreatment scores on measures of catastrophizing and fear of pain were at increased risk of failing to maintain treatment gains. The findings suggest that unless end-of-treatment scores on catastrophizing and fear of pain fall below the risk range, treatment-related reductions in pain severity may not be maintained in the long term. The clinical and theoretical implications of the findings are discussed.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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