The Role of Sleep Quality and Fatigue on the Benefits of an Interdisciplinary Treatment for Adults With Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interdisciplinary chronic pain treatment is effective for reducing pain intensity and pain-related disability, and for improving psychological function. However, the mechanisms that underlie these treatment-related benefits are not yet well understood. Sleep problems and fatigue are modifiable factors often comorbid with chronic pain. The goal of this study was to evaluate the role that changes in sleep quality and fatigue might have on the benefits of an interdisciplinary chronic pain treatment. METHODS: A total of 125 adults with chronic pain participated in a 4-week interdisciplinary pain management program. Measures of depression, sleep disturbance, fatigue, pain intensity, and physical function were administered at pre- and post-treatment. Three regression analyses were conducted to evaluate the contribution of pre- to post-treatment improvements in fatigue and sleep disturbance to the pre- to post-treatment improvements in pain intensity, disability, and depression, while controlling for demographic characteristics (age and sex) and pain intensity. RESULTS: Changes in fatigue and sleep disturbance made independent and significant contributions to the prediction of treatment-related benefits in pain intensity; improvements in depressive symptoms were predicted by improvements in fatigue, and improvements in disability were only predicted by pre-treatment and pre- to post-treatment decreases in pain intensity (one of the control variables). CONCLUSIONS: In addition to sleep, fatigue emerged as a key potential mechanism of multidisciplinary chronic pain treatment-related improvements, suggesting that interventions including elements that effectively target sleep and fatigue may enhance the efficacy of interdisciplinary chronic pain programs. This possibility should be evaluated in future research.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».