Comparison of the Effectiveness of Hypnotherapy and Acceptance and Commitment Therapy on Pain Intensity in Patients with Fibromyalgia in Tehran
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The present study aimed to compare the effectiveness of hypnotherapy and Acceptance and Commitment Therapy (ACT) on pain intensity in patients with fibromyalgia in Tehran. Methodology: This semi-experimental study used a pretest–posttest design with a control group and a three-month follow-up. The sample consisted of 45 patients with fibromyalgia, conveniently selected from treatment centers in Tehran and randomly assigned into three groups of fifteen (ACT, hypnotherapy, and control). ACT was delivered in eight sessions, and hypnotherapy in ten sessions, while the control group received standard pharmacological treatment only. Data were collected through the McGill Pain Questionnaire (MPQ) at three time points and analyzed using MANCOVA and Bonferroni post hoc tests. Findings: MANCOVA results showed significant differences among the groups in all pain dimensions—including sensory, affective, evaluative, and miscellaneous pain—at both posttest and follow-up phases (p<0.01). Bonferroni post hoc analysis revealed that at follow-up, the ACT group showed significantly greater reductions in pain dimensions compared to the hypnotherapy group (p<0.01), indicating more stable and effective therapeutic outcomes for ACT. Conclusion: Both hypnotherapy and ACT were effective in reducing pain intensity in patients with fibromyalgia; however, ACT demonstrated greater durability and superiority at follow-up, suggesting it may be considered a first-line psychological intervention in this population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».