Comparing Novel and Existing Measures of Sensitivity to Physical Activity Among People With Chronic Musculoskeletal Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Increasing pain during physical activity is an important, but often poorly assessed, barrier to engaging in activity-based rehabilitation among people with chronic musculoskeletal pain. Preliminary work has addressed this problem by developing new clinical measures of sensitivity to physical activity (SPA). Indices of SPA are generated by evaluating how pain changes in relation to brief physical tasks. Three strategies have been identified for structuring SPA-related physical tasks (self-paced, standardized, and tailored). This cross-sectional study aimed to comparatively estimate the extent of the 3 SPA tasks' evoked pain responses, predictive value of pain severity and pain interference, and their underlying psychological and sensory constructs, among 116 adults with chronic musculoskeletal pain. MATERIALS AND METHODS: Testing included questionnaires, quantitative sensory testing, and the 3 SPA measures (self-paced, standardized, and tailored). The primary analysis estimated the predictive value of each SPA measure for pain severity and pain interference. Correlational analyses were first conducted between all variables of interest to determine what variables will be included in the hierarchical regression analysis, which in turn was conducted for each outcome. RESULTS: Analyses revealed that the tailored SPA index was most effective at evoking activity-related pain, was uniquely associated with temporal summation of pain, and was a unique predictor of pain and pain-related interference, even when controlling for established psychological and sensory risk factors. DISCUSSION: This study further emphasizes SPA as an important and unique attribute of the pain experience and reveals the added value of using a tailored approach to assess SPA.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».