Increasing access to pain management: Feasibility of a self-compassion psychoeducational website using a minimally monitored delivery model
Notice bibliographique
Résumé
Self-compassion has been associated with several positive pain-related outcomes. However, little is known about the impact of targeting self-compassion on pain management. This study assesses the feasibility of a self-compassion psychoeducation website among adults with chronic pain using a minimally monitored delivery model. Participants (N = 26) were recruited online and a single group pre-test and post-test design with a 3-month follow-up was used. The intervention was a 6-week program comprised of a video, writing exercises, guided meditations and automated emails. Feasibility outcome measures were grouped into the following categories: study engagement (ease of recruitment, attrition, adherence, satisfaction), pain vulnerability variables (intensity, interference, catastrophizing, mood) and protective pain variables (self-compassion, resilience and acceptance). Challenges pertaining to uptake were encountered. Attrition was higher (n = 11/26; 42%) and adherence to the full treatment protocol lower (n = 6/26; 23%) than expected. Treatment satisfaction was high with nearly all study completers (93%) reporting that they would recommend the program to a friend. Intent-to-treat mixed effects models showed a significant and large increase of self-compassion (d = 0.92) and a significant impact on several outcome variables (ds from 0.24 to 1.15) with most gains either maintained or increased at follow-up. The recruitment strategy may have negatively impacted participant engagement. Methodological modifications are proposed to improve the feasibility of the program. Minimally monitored web-based programs targeting self-compassion may benefit adults with chronic pain who may have limited access to traditional psychological services or who prefer online-based interventions.
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.
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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».