The Stressful Characteristics of Pain That Drive You NUTS: A Qualitative Exploration of a Stress Model to Understand the Chronic Pain Experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite decades of research on the identification of specific characteristics of situations that trigger a physiological stress response (novelty, unpredictability, threat to the ego, and sense of low control [NUTS]), no integrative research has examined the validity of this framework applied to pain experiences. This study aimed to 1) explore the stressful characteristics of pain among individuals living with chronic pain and 2) examine whether the NUTS framework comprehensively captures the stressful nature of pain. SUBJECTS: Participants were 41 adult participants living with chronic pain. METHODS: Interviews in six focus groups were conducted in French using a semistructured interview guide. Participants first discussed how pain is stressful. Then, they were introduced to the NUTS framework and commented on the extent to which it captured their experience. The verbatim transcriptions of interviews were reviewed using reflexive thematic analysis. Analyses were conducted in French; quotes and themes were translated into English by a professional translator. RESULTS: The pain-NUTS framework adequately captured participants' experiences. Multiple aspects of pain (pain intensity fluctuations, pain flare-up duration, pain quality and location, functional limitations, diagnosis and treatment) were associated with one or more stress-inducing characteristics. In addition, a second layer of meaning emerged in the context of chronic pain that provided contextual information regarding when, how, and why pain became more or less stressful. CONCLUSIONS: The NUTS characteristics seem to offer a comprehensive framework to understand how pain and its context of chronicity can be a source of stress. This study provides preliminary support for the pain-NUTS framework to allow the formal integration of pain and stress research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».