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Enregistrement W3216145626 · doi:10.3390/adolescents1040037

SMART4Pain: Feasibility of a Two-Arm Pilot Study of an Integrated Rehabilitation Program for Adolescents and Their Parents for Improving Pain Management

2021· article· en· W3216145626 sur OpenAlexaff
Alessandro Failo, Paola Venuti, Patrizia Villotti, Stefan Markus Schmalholz, Nicola Chistè, Bernd Raffeiner, Michela Salandin, Serena De Pellegrin, Lydia Pescollderungg, Mariantonietta Mazzoldi

Notice bibliographique

RevueAdolescents · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofeedbackPsychological interventionRehabilitationPhysical therapyIntervention (counseling)DistressMedicineQuality of life (healthcare)Test (biology)Clinical psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic pain in youth has an unsung etiology and limited treatment options. Affected adolescents show difficulties in different functioning domains, and their parents can develop associated distress, which negatively influences the adolescent’s capacity to adjust to pain. The aims of this study are the following: (1) to develop an internet-delivered (online) pain intervention (SMART4Pain) program for adolescents and their parents, and to test its feasibility and acceptability; (2) to evaluate, in adolescents, the impact of the face-to-face, randomized, two-armed (i.e., CBT or biofeedback), open-label pilot study, developed together with the online program. The overall program consisted of six sessions scheduled over six weeks. Twenty adolescents (N = 20) and their parents (N = 20) completed the entire program and are included in this study. The results showed that all interventions were feasible and acceptable, as well as potentially effective in improving quality of life. Only the group receiving the biofeedback intervention showed some improvements in psychological indicators of stress. In conclusion, more research is needed to better understand and develop new, multimodal rehabilitation programs in outpatient settings.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,297 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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