Predicting the Physical and Mental Health Status of Individuals With Chronic Musculoskeletal Pain From a Biopsychosocial Perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Chronic pain is theoretically conceptualized from a biopsychosocial perspective. However, research into chronic pain still tends to focus on isolated, biological, psychological, or social variables. Simultaneous examination of these variables in the prediction of outcomes is important because communalities between predictors exist. Examination of unique contributions might help guide research and interventions in a more effective way. METHODS: The participants were 114 individuals with chronic pain (mean age=58.81, SD=11.85; 58.8% women and 41.2% men) who responded to demographics (age and sex), pain characteristics (duration and sensory qualities), psychological (catastrophizing and perceived injustice), and social (marital adjustment) measures. Multivariate analyses were conducted to investigate their unique contributions to pain-related health variables pain severity, pain interference, disability, anxiety, and depressive symptoms. RESULTS: Bivariate analyses evidenced significant associations between pain sensory qualities, catastrophizing, perceived injustice, and all health variables. In multivariate analyses, pain sensory qualities were associated with pain severity (β=0.10; 95% confidence interval [CI]=0.05, 0.14; t=4.28, P<0.001), while perceived injustice was associated with pain interference (β=0.08; 95% CI=0.03, 0.12; t=3.59, P<0.001), disability (β=0.25; 95% CI=0.08, 0.42; t=2.92, P=0.004), anxiety (β=0.18; 95% CI=0.08, 0.27; t=3.65, P<0.001), and depressive symptoms (β=0.14; 95% CI=0.05, 0.23; t=2.92, P=0.004). Age, sex, pain duration, and marital adjustment were not associated with health variables either in bivariate or in multivariate analyses (all P>0.010). DISCUSSION: As expected, communalities between biopsychosocial variables exist, which resulted in a reduced number of unique contributions in multivariate analyses. Perceived injustice emerged as a unique contributor to variables, which points to this psychological construct as a potentially important therapeutic target in multidisciplinary treatment of pain.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».