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Enregistrement W7055947043

Dor Neuropática e Processos Psicológicos Relacionados com o Evitamento e a Aceitação Experienciais: um estudo exploratório sobre preditores da ansiedade em doentes com esclerose múltipla

2021· dissertation· pt· W7055947043 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2021
Typedissertation
Languept
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMindfulnessAlexithymiaFibromyalgiaHypnosis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: A Esclerose Múltipla (EM) é uma doença crónica e neurodegenerativa do sistema nervoso central, progressivamente incapacitante. Embora possua uma prevalência preocupante, com impacto na saúde física e mental, e a ansiedade favoreça a sua progressão, são insuficientes os estudos sobre os preditores da ansiedade em pacientes com EM. Objetivos: Disponibilizar dados preliminares sobre um novo modelo preditivo dos sintomas psicopatológicos de ansiedade em doentes com EM, composto pela dor neuropática (sintoma frequente na EM) e processos psicológicos relacionados com o evitamento (fusão cognitiva e alexitimia) e a aceitação (mindfulness) experienciais. Método: Integraram neste estudo transversal duas amostras de conveniência: 107 participantes com o diagnóstico de EM (amostra clínica com EM) e 97 indivíduos sem EM pertencentes à população geral (amostra da população geral sem EM), os dois grupos sem outras doenças neurológicas. Foram administrados os seguintes questionários de autorresposta: Questionário Sociodemográfico e Clínico Para Doentes Com Esclerose Múltipla, Subscala de Ansiedade da Depression, Anxiety and Stress Scale-21, Escala Visual Analógica do Pain Detect Questionnaire, Subscala de Mindfulness da Self-Compassion Scale, Cognitive Fusion Questionnaire e Toronto Alexithymia Scale-20. Resultados: As amostras com e sem EM diferenciaram-se relativamente à totalidade dos potenciais preditores, com exceção do mindfulness que exibiu uma diferença próxima da significância estatística. No grupo clínico com EM, a dor neuropática, a fusão cognitiva e a alexitimia exibiram, correlações com os sintomas de ansiedade e predisseram significativamente tal sintomatologia em modelos de regressão linear simples. Portanto, tais potenciais preditores foram selecionados para integrar como covariáveis o modelo de regressão linear múltipla. Este modelo explicou 38,1% da variância da sintomatologia ansiosa nos doentes com EM, tendo revelado que a dor neuropática, a fusão cognitiva e a alexitimia são preditores significativos com valores de beta positivos. Discussão: A fusão cognitiva e a alexitimia revelaram-se fatores de risco para a ansiedade em doentes com EM. Intervenções clínicas, como a Terapia de Aceitação e Compromisso, permitem desenvolver competências para lidar com a dor neuropática e reduzir processos de regulação emocional relacionados com o evitamento experiencial, nomeadamente, a fusão cognitiva e a alexitimia, tornando-se promissoras para reduzir a ansiedade nesses doentes. / Introduction: Multiple Sclerosis (MS) is a chronic, neurodegenerative and progressively disabling disease of the central nervous system. Although anxiety has a worrying prevalence with impact on physical and mental health and promotes its progression, there are insufficient studies about the predictors of anxiety in MS patients. Objectives: To provide preliminary data on a new predictive model of psychopathological symptoms of anxiety in MS patients, composed by neuropathic pain (a frequent symptom in MS) and psychological processes related to experiential avoidance (cognitive fusion and alexithymia) and experiential acceptance (mindfulness). Method: Two convenience samples were included in this cross-sectional study: 107 participants diagnosed with MS (MS clinical sample) and 97 individuals without MS from the general population (MS general population sample), both groups without other neurological diseases. The following self-administered questionnaires were applied: Sociodemographic and Clinical Questionnaire for Patients with Multiple Sclerosis, Anxiety Subscale from the Depression, Anxiety and Stress Scale-21, Visual Analogue Scale from the Pain Detect Questionnaire, Mindfulness Subscale from the Self-Compassion Scale, Cognitive Fusion Questionnaire and Toronto Alexithymia Scale-20. Results: The samples with and without MS differed regarding the totality of potential predictors except for mindfulness that showed a difference near statistical significance. In the clinical group with MS, neuropathic pain, cognitive fusion and alexithymia exhibited correlations with anxiety symptoms and significantly predicted these symptoms in simple linear regression models. Therefore, these potential predictors were selected to integrate the multiple linear regression model as covariates. This model explained 38.1% of the variance of anxious symptomatology in MS patients and revealed that neuropathic pain, cognitive fusion and alexithymia are significant predictors with positive beta values. Discussion: Cognitive fusion and alexithymia proved to be risk factors for anxiety in patients with MS. Clinical interventions such as Acceptance and Commitment Therapy allow to develop skills to cope with neuropathic pain and to reduce emotional regulation processes related to experiential avoidance, namely cognitive fusion and alexithymia, becoming promising to reduce anxiety in these patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2021
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