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Enregistrement W2788862984 · doi:10.3138/ptc.2016-72.ep

Changes in Clinical Status after Completion of an Interdisciplinary Pain Management Programme Incorporating Pain Neurophysiology Education

2018· article· en· W2788862984 sur OpenAlexaffvenue
Lynita D. White, Pamela Summers, Alex Scott

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPain managementMedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationNeurophysiologyAlternative medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this study was to observe the clinical outcomes of people who completed a 6-week outpatient interdisciplinary pain management programme and to determine whether a change in pain knowledge predicts these clinical outcomes (pain interference, pain severity, depression, and opioid intake). Method: A single-group, pretest–posttest analysis was conducted on data from 102 participants; five t-tests and three hierarchical multiple regressions were carried out. Results: Participants experienced significant improvements in pain knowledge, pain interference, pain severity, depression, and opioid intake between intake assessment and discharge, but change in pain knowledge did not significantly predict any clinical outcomes. Conclusions: This study provides valuable evidence to inform interdisciplinary pain management. Knowledge of pain neurophysiology, despite its potential contribution to positive clinical outcomes, did not predict clinical success. Psychosocial factors are proposed as a candidate for effectiveness of the pain neurophysiology education classes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,335 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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