The Temporal Relation Between Pain and Fatigue in Individuals Receiving Treatment for Chronic Musculoskeletal Pain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Numerous investigations have revealed significant relations between pain and fatigue in individuals with persistent pain conditions. However, the direction of influence between pain and fatigue remains unclear. Shortcomings of design and analytic approaches used in previous research limit the nature of conclusions that can be drawn about possible causal relations between pain and fatigue. The present study investigated the temporal relation between changes in pain and changes in fatigue in individuals with musculoskeletal pain enrolled in a 10-week behavioral activation intervention. On the basis of previous findings, it was hypothesized that analyses would yield support for a bi-directional relation between pain and fatigue. Methods: The study sample consisted of 104 individuals with chronic musculoskeletal pain participating in a 10-week standardized rehabilitation intervention. Measures of pain intensity and fatigue were completed pre-, mid-, and post-treatment. The three-wave data panel permitted examination of the direction of influence between pain and fatigue through the course of the intervention. A random-intercept cross-lagged panel model (RI-CLPM) was used to examine the temporal relation between pain and fatigue. Results : Consistent with previous research, cross-sectional analyses of pre-treatment data revealed significant correlations between measures of pain and fatigue. Significant reductions in pain and fatigue were observed through the course of treatment ( d =.33 and d =.66, p < .001, respectively). RI-CLPM revealed that pain severity predicted later fatigue (pre to mid-treatment standardized path coefficient (β) = 0.55, p = 0.02; mid to post-treatment β = 0.36, p = 0.001); however, fatigue did not predict later pain severity. Conclusions: Discussion addresses the processes that might underlie the temporal relation between pain and fatigue. Clinical implications of the findings are also discussed.
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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 | 0,022 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».