Attenuating chronic pain & trauma among naval special warfare veterans using psychoeducation
Notice bibliographique
Résumé
Background & Purpose: Naval Special Warfare (NSW) veterans, including former Navy SEALs and Underwater Demolition Team Operators, have high rates of comorbid chronic pain and trauma. This DNP Project provided NSW veterans with access to a psychoeducation mobile application for chronic pain for 30 days to measure its effect on NSW veterans’ chronic pain and trauma scores. Methods: NSW veterans were recruited through an established NSW veteran’s organization. Nine subjects were enrolled, and eight subjects finished. An evidence-based, psychoeducation mobile application called Curable© was used for the 30-day intervention. The Short Form McGill Pain Questionnaire 2 and the Posttraumatic Stress Disorder for the Military Questionnaire were used to establish baseline and post-intervention pain and trauma scores. ☐ Results: Seven of the eight subjects experienced clinically significant decreases in chronic pain symptoms, and four of eight subjects experienced a clinically meaningful change in their trauma scores. Conclusion & Implications: The subjects broadly accepted the idea of an online-based, self-managed mobile application intervention for their chronic pain. More research is needed to establish if this intervention would have the same success in the wider NSW community. ☐ Keywords: Navy SEAL, Naval Special Warfare, chronic pain, trauma, psychoeducation, mobile application
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».