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Enregistrement W4385971822 · doi:10.3138/jmvfh-2022-0076

Establishing cut-offs for the Pain Self-Efficacy Questionnaire for people living with chronic pain

2023· article· en· W4385971822 sur OpenAlexaffvenue
Freddy Bishay, Gregory K. Tippin, Adria Fransson, Eleni G. Hapidou

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPain catastrophizingPhysical therapyChronic painMedicinePain managementPhysical medicine and rehabilitationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: This study aimed to establish clinically informed sub-group cut-offs for the Pain Self-Efficacy Questionnaire (PSEQ) by examining correlations and main and interaction effects of the PSEQ with other clinical measures and demographic data in a sample of individuals who attended a four-week interdisciplinary chronic pain management program. Methods: A sample of 189 patients (69 of whom were referred by Veterans Affairs Canada) who attended a four-week interdisciplinary chronic pain management program completed several pain-related measures at admission and discharge, including the PSEQ, Tampa Scale for Kinesiophobia (TSK-11), Pain Catastrophizing Scale (PCS), and Pain Disability Index (PDI). These measures were used to examine the discriminant validity of the PSEQ after dividing the PSEQ scores into three categories (low, medium, and high) based on the standard deviation. Results: The PSEQ at admission was significantly and negatively associated with the TSK, PDI, and PCS admission and discharge scores. The PSEQ cut-offs significantly interacted with the PSEQ and TSK scores at admission and discharge. However, the PSEQ cut-offs did not interact with the PCS or PDI. Discussion: Findings support the use of PSEQ cut-offs when considering the PSEQ and the TSK, with a specific focus on Veterans. Replication of this study with larger samples and functional/occupational measures is recommended. The study also highlights that Veterans may have specific needs and challenges when dealing with chronic pain and this population should be considered in developing and implementing pain management strategies regarding their self-efficacy.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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