How to personalise cognitive–behavioural therapy for chronic primary pain using network analysis: study protocol for a single-case experimental design with multiple baselines
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cognitive-behavioural therapy (CBT) is an effective treatment for chronic primary pain (CPP), but effect sizes are small to moderate. Process orientation, personalisation, and data-driven clinical decision-making might address the heterogeneity among persons with CPP and are thus promising pathways to enhance the effectiveness of CBT for CPP. This study protocol describes one approach to personalise CBT for CPP using network analysis. METHODS AND ANALYSIS: A single-case experimental design with multiple baselines will be combined with ecological momentary assessment (EMA). Feasibility and acceptance of the study procedure will be demonstrated on a sample of n=12 adults with CPP in an outpatient clinic. In phase A, participants complete 21 days of EMA, followed by the standard diagnostic phase of routine clinical care (phase B). Person-specific, process-based networks are estimated based on EMA data. Treatment targets are selected using mean ratings, strength and out-strength centrality. After a second, randomised baseline (phase A'), participants will receive 1 out of 10 CBT interventions, selected by an algorithm matching targets to interventions, in up to 10 sessions (phase C). Finally, another EMA phase of 21 days will be completed to estimate a post-therapy network. Tau-U and Hedges' g are used to indicate individual treatment effects. Additionally, conventional pain disability measures (Pain Disability Index and the adapted Quebec Back Pain Disability Scale) are assessed prior, post, and 3 months after phase C. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical considerations were made with regard to the assessment-induced burden on the participants. This proof-of-concept study may guide future studies aiming at personalisation of CBT for CPP as it outlines methodological decisions that need to be considered step by step. The project was approved by the local ethics committee of the psychology department of University Kaiserslautern-Landau (#LEK-457). Participants gave their written informed consent prior to any data assessment and app installation. The results of the project will be published, presented at congresses, and relevant data will be made openly accessible via the Open Science Framework (OSF). TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT06179784.
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 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 | 0,046 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,015 |
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 ».