Acceptance and commitment therapy (ACT) for patients with degenerative spinal disorders and maladaptive psychological processes: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients living with chronic pain may experience maladaptive psychological processes that include depression, somatization, kinesiophobia, pain catastrophizing, and anxiety. Spine surgery in the setting of maladaptive psychological processes can lead to poor outcomes, but intervention with acceptance and commitment therapy (ACT), which is a specific form of cognitive-behavioral therapy (CBT), may provide benefits. Our objective was to evaluate the preliminary effectiveness of ACT for patients with degenerative spinal disorders awaiting surgery. Methods: We performed a retrospective observational study of data that were collected at a single academic center. Patient reported outcome measures (PROMs) were collected before and after ACT, while awaiting spine surgery: Patient Health Questionnaire 9 item (PHQ-9) for depression, Patient Health Questionnaire 15 item (PHQ-15) for somatization, Tampa Scale for Kinesiophobia (TSK), Pain Catastrophizing Scale (PCS), Generalized Anxiety Disorder 7 Item Scale (GAD-7), Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) Checklist, Injustice Experience Questionnaire (IEQ), and Pain Disability Index (PDI). Results: Among the 63 patients, ACT was associated with significant improvements for depression [mean change -3.3, standard deviation (SD) 6.5, P<0.001], somatization (mean change -2.9, SD 4.1, P<0.001), kinesiophobia (mean change -6.1, SD 10.8, P<0.001), catastrophizing (mean change -9.9, SD 14.8, P<0.001), anxiety (mean change -2.1, SD 6.2, P=0.007), injustice (mean change -5.5, SD 8.5, P<0.001), and pain disability (mean change -6.4, SD 17.4, P<0.001), but not PTSD (mean change -3.5, SD 14.3, P=0.06). Conclusions: ACT prior to spine surgery may be associated with significant improvements for many maladaptive psychological processes. These results suggest that implementation of ACT in clinical practice could be appropriate and that further research to understand effects on outcomes after surgery is warranted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».