Rehabilitation Interventions for Fear-Avoidance Beliefs and Behaviors in Sudden Onset Musculoskeletal Conditions: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Fear avoidance (FA) describes beliefs and behaviors related to avoiding movements or activities after a painful event. Fear avoidance is a prevalent issue that limits the recovery outcomes and social reintegration of burn survivors. However, as current literature focuses on chronic conditions, understanding the impact and treatment of FA within sudden onset musculoskeletal (MSK) conditions, specifically in the burn survivor population, is lacking. The purpose of this scoping review is to synthesize evidence-based rehabilitation interventions aimed at improving FA behaviors and beliefs after sudden onset MSK conditions and to provide suggestions for clinical application with the burn survivor population. Ovid Medline, Ovid EMBASE, CINAHL, and PsycINFO were sourced from inception to May 2023. Monthly Google Scholar searches and hand-searching of included articles' reference lists were done to add additional relevant publications. Eligibility criteria included: (1) adults with sudden onset MSK condition, (2) intervention from a rehabilitation professional, and (3) FA as the primary outcome. Four authors performed data extraction using the TIDIER checklist. Seven intervention types were identified: (1) education; (2) exercise; (3) graded motor imagery; (4) manual therapy (MT); (5) multimodal-education with exercise; (6) multimodal-education with MT and exercise; and (7) multimodal-interactive gaming console with exercise. All intervention types, except MT, demonstrated significant decreases in FA. This review summarizes effective rehabilitation interventions to address FA while highlighting the role of rehabilitation professionals in improving function and alleviating potential disability stemming from FA despite physical recovery.
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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».