Examination of the Relationship Between Pain Intensity, Pain Perceptions, and Kinesiophobia in Patients with Non-Specific Chronic Musculoskeletal Pain
Notice bibliographique
Résumé
Chronic musculoskeletal pain negatively affects patients’ quality of life, and pain perceptions may significantly influence rehabilitation outcomes. This study investigated the relationships among pain intensity, pain perceptions, and kinesiophobia in individuals with chronic musculoskeletal pain. No previous studies have examined these variables in combination. A cross-sectional observational study was conducted with 37 participants with non-specific chronic musculoskeletal pain for at least 6 months, affecting the neck (n = 8), lower back (n = 18), upper limbs (n = 5), lower limbs (n = 5), or shoulder (n = 1). The following validated tools were used: (a) Pain Beliefs and Perceptions Inventory (PBPI), (b) the Tampa Scale for Kinesiophobia (TSK), and (c) the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ). Spearman r correlation analyses were performed. Total kinesiophobia scores were positively correlated with (a) total pain intensity (McGill score) (r = 0.37, p = 0.022), (b) present pain intensity (PPI) (r = 0.52, p = 0.001), (c) pain duration (r = 0.51, p = 0.001), (d) the “mystery” factor of pain perception (r = 0.41, p = 0.013), and (e) the Visual Analogue Scale (VAS) (r = 0.42, p = 0.009). The total pain perception scores were positively associated with the “fear of injury” factor of kinesiophobia (r = 0.36, p = 0.028). The McGill pain scores were strongly correlated with both PPI (r = 0.63, p = 0.001) and VAS (r = 0.51, p = 0.001). There is a significant relationship between pain perception and kinesiophobia levels in patients with chronic musculoskeletal pain. Limitations of the study include a small and heterogeneous sample regarding pain localization. Further research is required using larger, more homogeneous populations to confirm the present findings.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».