Non-Pharmacological Interventions for Chronic Pain Management: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic pain is a pervasive and debilitating condition affecting millions globally, leading to significant distress, disability, and economic burden. Characterized by persistent or recurring pain lasting beyond three months, it profoundly impacts quality of life, mental health, and socioeconomic well-being. Objectives: This comprehensive review critically evaluates the efficacy and safety of various non-pharmacological interventions for chronic pain management. Methods: A systematic search was conducted across PubMed, Scopus, CINAHL, and Web of Science databases for studies published in English between 2000 and 2024. Keywords related to chronic pain and non-pharmacological interventions were identified, including physical therapies, psychological therapies, and complementary and integrative medicine (CIM) modalities. Study selection focused on randomized controlled trials, controlled clinical trials, systematic reviews, cohort studies, and case-control studies involving adults with chronic pain. Results: Physical therapies, such as manual therapy, exercise therapy, and therapeutic modalities, demonstrate benefits in improving physical function and reducing chronic pain. Psychological therapies, including cognitive behavioural therapy (CBT), mindfulness-based stress reduction (MBSR), and acceptance and commitment therapy (ACT), are crucial for addressing the psychological and emotional dimensions of chronic pain. CIM modalities such as yoga, Tai Chi, acupuncture, and massage therapy offer complementary approaches. The strength of evidence varies across interventions, with CBT and exercise therapy supported by robust evidence, while other modalities require further investigation. Conclusions: This review underscores the importance of a multimodal approach to chronic pain management, integrating physical, psychological, and CIM therapies.
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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 | 0,022 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».