Structural Equation Model of Chronic Pain Based on Mindfulness and Adherence to Treatment with the Mediating Role of Pain Catastrophizing in Women
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Pain is a necessary factor for survival and motivates us to run away from danger and seek care. The present study aimed to explain the fit of the structural equation model of chronic pain based on mindfulness and adherence to treatment with the mediating role of pain catastrophizing in women. Method: This descriptive-correlational study employed structural equation modeling. The statistical population included all women referred to the pain clinics of Shiraz, Iran, in 2024 with complaints of musculoskeletal pain. In total, 384 cases were selected using a convenience sampling method. The data were collected using the McGill Pain Questionnaire, Five-Facet Mindfulness Questionnaire (Baer et al.), Treatment Adherence Questionnaire (Madanlu), and Pain Catastrophizing Scale (Sullivan et al.). The obtained data were then analyzed using structural equation modeling through SPSS software (version 26) and AMOS software (version 24). Results: The results of structural equation modeling indicated a good fit of the model with experimental data. Moreover, it indicated the significant effect of the coefficient of the standard direct path of mindfulness on the experience of chronic pain. The indirect path of mindfulness on the experience of chronic pain with the mediating role of pain catastrophizing was also significant (P<0.05) in this study. Additionally, the results showed the significant effect of direct and indirect standard path coefficient of treatment adherence with the mediating role of pain catastrophizing on chronic pain experience (P<0.05). Conclusion: According to the obtained results, mindfulness and treatment adherence with the mediating role of pain catastrophizing play an important role in explaining chronic pain. It is worth mentioning that these variables have a significant contribution in predicting pain in patients with chronic pain.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».