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Enregistrement W4293211707 · doi:10.3138/jmvfh-2022-0011

Mechanisms of heightened pain-related disability in Canadian Armed Forces members and Veterans with comorbid chronic pain and PTSD

2022· article· en· W4293211707 sur OpenAlexaffvenueabout
Larah Maunder, Emily Marriott, Joel Katz, Tim V. Salomons

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensYork UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic painPain catastrophizingVulnerability (computing)PsychiatryMedicinePosttraumatic stressClinical psychologyPsychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LAY SUMMARY Canadian Armed Forces (CAF) members and Veterans with chronic pain and posttraumatic stress disorder (PTSD) symptoms were surveyed. Participants with a high number of PTSD symptoms had a higher vulnerability to becoming psychologically traumatized by their chronic pain than participants with a low number of PTSD symptoms. In turn, participants with this high vulnerability reported experiencing more disability from their chronic pain than participants with a low vulnerability. In addition, participants with a high number of PTSD symptoms tended to have many catastrophic thoughts about their pain. In turn, these participants reported experiencing more disability from their chronic pain than participants with few catastrophic thoughts about their pain. PTSD may lead servicemembers and Veterans to experience high disability from their chronic pain by increasing how traumatized they feel by their pain and by increasing the number of catastrophic thoughts they have about their pain. Targeting pain-related psychological trauma symptoms and catastrophic thoughts when treating servicemembers and Veterans with chronic pain and PTSD may be effective at reducing disability from chronic 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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