Factors involved in patients’ perceptions of self-improvement after chronic pain treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients' self-reported levels of improvement after having attended a chronic pain management program can provide a subjective rating of how successful they perceive they were at accomplishing their goals in the program. Past studies have demonstrated that successful patients differ from less successful ones on several cognitive-behavioral factors such as coping strategies over physical characteristics such as pain intensity. AIMS: This study explored factors that determine patients' perceptions of self-improvement after undergoing chronic pain treatment in a pain management program. METHODS: = 174) underwent a 4-week, interdisciplinary, multimodal, chronic pain management program at a hospital located in southern Ontario. Questionnaire packages that evaluate pain intensity, pain-related disability, emotional distress (e.g., depression, anxiety, catastrophizing), acceptance of pain (activity engagement and pain willingness), readiness to change, and use of adaptive or maladaptive coping strategies were completed by patients at admission and discharge. Participants were grouped into one of three categories depending on their rating of self-improvement on the Self-Evaluation Scale (SES). The groups were compared on the magnitude of change they reported on the variables mentioned above. RESULTS: Changes in emotional distress, general health, readiness to change, activity engagement, and adaptive coping strategies (e.g., task persistence, pacing, and seeking social support) were significantly associated with differences in ratings of self-improvement. CONCLUSIONS: This study provided insight into what patients value most when rating their self-improvement, which can then be used to facilitate increased patient success and satisfaction with treatment.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».