A Systematic Review of the Association Between Perceived Injustice and Pain-Related Outcomes in Individuals with Musculoskeletal Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A growing body of literature shows that justice-related appraisals are significant determinants of pain-related outcomes and prolonged trajectories of recovery. We conducted a systematic review of the literature assessing the relationship between perceived injustice and pain-related outcomes in individuals with musculoskeletal pain. DESIGN AND PARTICIPANTS: A search of published studies in English in PubMed, PsychInfo, Embase, and Cochrane Database of Systematic Reviews from database inception through May 2019 was performed. Search terms included "perceived injustice," "injustice appraisals," "perceptions of injustice," and "pain" or "injury." RESULTS: Thirty-one studies met inclusion criteria. Data for a total of 5,969 patients with musculoskeletal pain were extracted. Twenty-three studies (71.9%) reported on individuals with persistent pain lasting over three months, and 17 studies (53.1%) reported on individuals with injury-related musculoskeletal pain. Significant associations were found between perceived injustice and pain intensity, disability and physical function, symptoms of depression and anxiety, post-traumatic stress disorder, quality of life and well-being, and quality of life and social functioning. CONCLUSIONS: This systematic review summarizes the current evidence for the association between perceived injustice and pain-related outcomes. There is strong evidence that perceived injustice is associated with pain intensity, disability-related variables, and mental health outcomes. Implications and directions for future research are discussed.
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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 | 0,011 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».