Personal Danger Signals Reprocessing: New Online Group Intervention for Chronic Pain

Auteurs : Carmit Himmelblau Gat, Natalia Polyviannaya, Pavel Goldstein

arXiv: 2502.12106v1 - DOI (q-bio.NC)

Résumé : Chronic pain is a significant global health issue, with many patients experiencing persistent pain despite no identifiable organic cause, classified as nociplastic pain. Increasing evidence highlights the role of danger signal processing in the maintenance of chronic pain. In response, we developed Personal Danger Signals Reprocessing (PDSR), an online, group-based intervention designed to modify these mechanisms using coaching techniques to enhance accessibility and affordability. This study evaluated the efficacy of PDSR in reducing pain and mental health comorbidities. A cohort of women (N=19, mean age 43) participated in an 8-week online program, receiving weekly sessions on chronic pain mechanisms within a systemic framework. Outcomes were assessed at three time points: pre-intervention, mid-intervention, and post-intervention. A waiting list group (N=20, mean age 43.5) completed assessments at the same intervals. Participants in the PDSR group showed significant pain reduction (p < .001), with moderate to large effects observed at mid-intervention (Cohen's D = 0.7) and post-intervention (Cohen's D = 1.5) compared to controls. Pain interference significantly decreased (p < .01), with large reductions in the PDSR group (Cohen's D = -1.7, p < .0001). Well-being also improved substantially (p < .001, Cohen's D = 1.7-1.8). Secondary outcomes, including pain catastrophizing, sleep interference, anxiety, and depressive symptoms, consistently improved (all p-values < .01). Findings suggest PDSR is an effective, scalable intervention for reducing pain, improving function, and enhancing well-being in individuals with chronic pain.

Soumis à arXiv le 17 Fév. 2025

Explorez l'arbre d'article

Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel

Accédez également à nos Résumés, ou posez des questions sur cet article à notre Assistant IA.

Recherchez des articles similaires (en version bêta)

En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.