Psychological Approaches in the Treatment of Chronic Pain Patients—When Pills, Scalpels, and Needles are Not Enough
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain is a prevalent and costly problem that eludes adequate treatment. Persistent pain affects all domains of people's lives and in the absence of cure, success will greatly depend on adaptation to symptoms and self-management. METHOD: We reviewed the psychological models that have been used to conceptualize chronic pain-psychodynamic, behavioural (respondent and operant), and cognitive-behavioural. Treatments based on these models, including insight, external reinforcement, motivational interviewing, relaxation, meditation, biofeedback, guided imagery, and hypnosis are described. RESULTS: The cognitive-behavioural perspective has the greatest amount of research supports the effectiveness of this approach with chronic pain patients. Importantly, we differentiate the cognitive-behavioural perspective from cognitive and behavioural techniques and suggest that the perspective on the role of patients' beliefs, attitudes, and expectations in the maintenance and exacerbation of symptoms are more important than the specific techniques. The techniques are all geared to fostering self-control and self-management that will encourage a patient to replace their feelings of passivity, dependence, and hopelessness with activity, independence, and resourcefulness. CONCLUSIONS: Psychosocial and behavioural factors play a significant role in the experience, maintenance, and exacerbation of pain. Self-management is an important complement to biomedical approaches. Cognitive-behavioural therapy alone or within the context of an interdisciplinary pain rehabilitation program has the greatest empirical evidence for success. As none of the most commonly prescribed treatment regimens are sufficient to eliminate pain, a more realistic approach will likely combine pharmacological, physical, and psychological components tailored to each patient's needs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».