Psychotherapy and chronic pain management: a quantitative study evaluating the contribution of psychotherapy to quality of life and treatment compliance in chronic disease patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The psychology of pain is an important field of study that focuses on understanding the psychological factors associated with pain and developing effective approaches to its management. Pain is a complex sensation that affects a person's physical and mental well-being, and psychological factors can have a significant impact on the perception, response and coping with pain. This research study examines the contribution of psychotherapy in managing chronic pain and improving quality of life and treatment adherence. PARTICIPANTS AND PROCEDURE: The sample consisted of 87 participants who completed the McGill Pain Assessment Questionnaire, SF-36 Quality of Life questionnaire, and the Morisky Medication Adherence Scale (MMAS-8) questionnaire. Two groups were created: one group received psychotherapy to manage pain and illness, while the other group either did not receive psychotherapy or had no contact with this therapeutic method. RESULTS: The results showed that patients who received psychotherapy had higher scores in the dimensions of mental health, vitality, general health, physical pain, physical functioning, and social functioning compared to patients who did not receive psychotherapy. Statistical analysis confirmed significant differences between the two groups. Additionally, psychotherapy was associated with higher treatment adherence, as indicated by the mean scores of patients receiving psychotherapy compared to those who did not. CONCLUSIONS: This suggests that psychotherapy can contribute to increased treatment adherence. The results clearly show that patients who received psychotherapy have significantly higher levels of mental health, vitality, general health and functioning compared to patients who did not receive psychotherapy.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».