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Enregistrement W3164685777 · doi:10.1186/s40945-021-00109-y

How to objectively assess and observe maladaptive pain behaviors in clinical rehabilitation: a systematic search and review

2021· review· en· W3164685777 sur OpenAlex
Florian Naye, Chloé Cachinho, Annie-Pier Tremblay, Maude Saint-Germain Lavoie, Gabriel Lepage, Emma Larochelle, Lorijane Labrecque, Yannick Tousignant‐Laflamme

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueArchives of Physiotherapy · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Critical appraisalRehabilitationClinical psychologyPsychologyPerceptionClinical PracticeInclusion (mineral)MedicinePhysical therapyAlternative medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive-affective factors influence the perception of pain and disability. These factors can lead to pain behaviors (PB) that can persist and become maladaptive. These maladaptive PB will further increase the risk of chronicity or persistence of symptoms and disability. Thus, clinicians must be prepared to recognize maladaptive PB in a clinical context. To date, in the context of assessment in a rehabilitation setting, PB in clinical settings are poorly documented. The main objective of this study was to identify direct observation methods and critically appraise them in order to propose recommendations for practice. As a secondary objective, we explored and extracted the different observable PB that patients could exhibit and that clinicians could observe. METHODS: We conducted a comprehensive review on four databases with a generic search strategy in order to obtain the largest range of PB. For the first objective, a two-step critical appraisal used clinical criteria (from qualitative studies on barriers to implement routine measures) and psychometric criteria (from Brink and Louw critical appraisal tool) to determine which observation methods could be recommended for clinical practice. For the second objective, we extracted PB found in the literature to list potential PB that patients could exhibit, and clinicians could observe. RESULTS: From the 3362 retrieved studies, 47 met the inclusion criteria for the first objective. The clinical criteria allowed us to select three observation methods. After the psychometric step, two observation methods were retained and recommended for clinical practice: the Behavioral Avoidance Test-Back Pain (BAT-Back) and the Pain Behaviour Scale (PaBS). For the second objective, 107 studies met the inclusion criteria. The extraction of the PB allowed us to list a large range of PB and classify the data in 7 categories of PB. CONCLUSION: Our results allowed us to recommend two observation methods for clinical practice. However, these methods have limitations and are validated only in chronic low back pain populations. With the extraction of PB presented in the literature, we contribute to better prepare clinicians to recognize PB in all patients who are experiencing pain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle