Chronic Pain Assessment: A Seven‐Factor Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are many measures assessing related dimensions of the chronic pain experience (eg, pain severity, pain coping, depression, activity level), but the relationships among them have not been systematically established. OBJECTIVE: The present study set out to determine the core dimensions requiring assessment in individuals with chronic pain. METHODS: Individuals with chronic pain (n=126) completed the Beck Anxiety Inventory, Beck Depression Inventory, Beck Hopelessness Scale, Chronic Pain Coping Index, Multidimensional Pain Inventory, Pain Catastrophizing Scale, McGill Pain Questionnaire--Short Form, Pain Disability Index and the Tampa Scale of Kinesiophobia. RESULTS: Before an exploratory factor analysis (EFA) of the nine chronic pain measures, EFAs were conducted on each of the individual measures, and the derived factors (subscales) from each measure were submitted together for a single EFA. A seven-factor model best fit the data, representing the core factors of pain and disability, pain description, affective distress, support, positive coping strategies, negative coping strategies and activity. CONCLUSIONS: Seven meaningful dimensions of the pain experience were reliably and systematically extracted. Implications and future directions for this work are discussed.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».