Baseline Factors Associated with Pain Intensity, Pain Catastrophizing, and Pain Interference in Intensive Interdisciplinary Pain Treatment for Youth
Notice bibliographique
Résumé
Background: More could be known about baseline factors related to desirable Intensive Interdisciplinary Pain Treatment (IIPT) outcomes. This study examined how baseline characteristics (age, gender, child pain catastrophizing (PCS-C), pain interference, pain intensity, anxiety, depression, paediatric health-related quality of life (PedsQLTM), and parent catastrophizing (PCS-P)) were associated with discharge and 3-month follow-up scores of PCS-C, pain intensity, and pain interference. Methods: PCS-C, pain intensity, and pain interference T-scores were acquired in 45 IIPT patients aged 12–18 at intake (baseline), discharge, and 3-month follow-up. Using available and imputed data, linear mixed models were developed to explore associations between PCS-C, pain intensity, and pain interference aggregated scores at discharge and follow-up with baseline demographics and a priori selected baseline measures of pain, depression, anxiety, and PCS-C/P. Results: PCS-C and pain interference scores decreased over time compared to baseline. Pain intensity did not change significantly. Baseline PCS-C, pain interference, anxiety, depression, and PedsQLTM were associated with discharge/follow-up PCS-C (available and imputed data) and pain interference scores (available data). Only baseline pain intensity was significantly associated with itself at discharge/follow-up. Conclusions: Participants who completed the IIPT program presented with reduced PCS-C and pain interference over time. Interventions that target pre-treatment anxiety and depression may optimize IIPT outcomes.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».