Do psychosocial factors predict the persistence of shoulder pain?
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: The key mechanisms involved in the development of persistent shoulder pain are still not clearly understood. Even if psychosocial factors have been shown to be associate with chronicization of musculoskeletal pain, few studies have explored the impact of these factors in the persistence of rotator cuff related shoulder pain (RCRSP). The aim of this study was to identify the psychosocial risk factors associated with persistence of pain in individuals with RCRSP after an education program targeting shoulder pain self-management. Methods: Fifty-nine participants with persistent RCRSP completed this study (43.9±11.5years; 61%women; 70% had pain duration > 1year). Using the RedCap web application, all participants filled questionnaires covering a biopsychosocial spectrum: Brief Resilience Scale (BRS), Perceived Stress Scale (PSS-10), Disabilities of the Arm, Shoulder, and Hand Questionnaire (QuickDASH), Patient-Health Questionnaire – 9 (PHQ-9), General Anxiety Disorder – 7 (GAD-7), Pain Catastrophizing Scale (PCS), Pain Self-Efficacy Questionnaire (PSEQ) and Multidimensional Scale of Perceived Social Support (MSPSS). Thereafter, participants took part in an educational program aimed at promoting self-management of shoulder pain that included two meetings with a physiotherapist. After 3 months, participants filled the QuickDASH and, based on their scores, were classified as having persistent shoulder pain (score>11) or as recovered (score=0-11). Results: The symptoms of 24 participants (~41%) were considered resolved at 3 months. A binomial logistic regression demonstrated that only PSEQ was associated with symptoms resolution (p=.04). Lower level of self-efficacy was associated with persistent pain at 3 months (Odds Ratio= 1.08 95%Confidence Interval (CI): 1.00, 1.17. No variables predicted persistent RCRSP. Conclusions: Pain self-efficacy was the most important factor in avoiding the development of persistent RCRSP.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».