Task‐based measures of sensitivity to physical activity predict daily life pain and mood among people living with back pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical interventions aim to improve the daily life experiences of patients. However, past research has highlighted important discrepancies between commonly used assessments (e.g. retrospective questionnaires) and patients' daily life experiences of pain. These gaps may contribute to flawed clinical decision-making and ineffective care. Recent work suggests that real-time, task-based clinical assessments may help reduce these discrepancies by adding predictive value in explaining daily life pain experiences. This study aimed to investigate these relationships by evaluating whether task-based measures of sensitivity to physical activity (SPA) predict daily life pain and mood, beyond traditional pain-related questionnaires. METHODS: Adults with back pain (<6-month onset) answered pain-related questionnaires and completed a standardized lifting task. SPA-Pain, SPA-Sensory and SPA-Mood were, respectively, assessed as task-evoked changes in pain intensity, pressure pain threshold (back, hands), situational catastrophizing. Over the next 9 days, daily life pain and mood were assessed using smartphone-based ecological momentary assessment (EMA-Pain and EMA-Mood, respectively) with stratified random sampling. Data analyses estimated fixed effects (b) using multilevel linear modelling with random intercepts. RESULTS: Median EMA completion per participant was 66.67% (n = 67 participants). After controlling for covariates, SPA-Pain was associated with EMA-Pain (b = 0.235, p = 0.002) and SPA-Psych approached significance with EMA-Mood (b = -0.159, p = 0.052). CONCLUSIONS: Task-based assessment of SPA helps explain daily life pain and mood among adults with back pain, beyond traditional questionnaires. Adding task-based assessment of SPA may achieve a more complete picture of pain and mood in daily life, offering clinicians better guidance when prescribing activity-based interventions that are designed to modify daily life behaviour, such as graded activity. SIGNIFICANCE: This study found that, among people with back pain, task-based measures of sensitivity to physical activity contribute additional predictive value for daily life pain and mood beyond self-report questionnaires. Findings suggest that real-time, task-based measures may help mitigate some of the shortcomings that are commonly associated with retrospective questionnaires.
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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 | 0,029 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».