The Relationship Between Emotion Regulation Strategies and Lifestyle with Pain Severity in Patients with Chronic Musculoskeletal Pain in Pain Clinics of Mashhad
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to investigate the relationship between behavioral emotion regulation and lifestyle with pain intensity in patients with chronic skeletal pain disorder attending pain clinics in Mashhad. The study employed a descriptive-correlational research design. Both field methods (questionnaires) and library research (books and articles) were used for data collection. Additionally, the study is applied in nature, as its findings can be used to improve the status of the examined variables. The statistical population consisted of all patients who were diagnosed with chronic skeletal pain disorder by physicians and referred to pain clinics in Mashhad during the second quarter of 2023. Due to the inability to precisely count the population size, the sample size was estimated using the Tabachnick and Fidell formula (2007). Accordingly, a sample of 160 participants was selected using convenience sampling. Data were collected using the Behavioral Emotion Regulation Questionnaire by Craig and Garnefski (2019), the Lifestyle Questionnaire by Kern et al. (1997), and the McGill Pain Questionnaire (2009). Based on the results of the correlation test, there was a significant positive relationship between withdrawal and pain intensity (r = 0.168) and between ignoring and pain intensity (r = 0.159). Furthermore, a significant negative relationship was found between coping and pain intensity (r = -0.190), while a significant positive relationship was observed between cautiousness and pain intensity (r = 0.202).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».