Using Social Media While Waiting in Pain: A Clinical 12-Week Longitudinal Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain places an enormous burden on health care systems. Multidisciplinary pain management services are well documented as an effective means to improve patient outcomes. However, waiting lists to access these services are long and outcomes deteriorate. Innovative solutions such as social media are gaining attention as a way to decrease this burden and improve outcomes. It is a challenge to design research that demonstrates whether social media are acceptable to patients and clinically effective. OBJECTIVE: The aim was to conduct a longitudinal pilot study to understand what aspects of research design are key to the success of running a larger-scale study of social media use in the clinical management of chronic pain. METHODS: A 12-week study examined social media use by patients on the waiting list for the Royal Melbourne Hospital Pain Management Service. Selected social media resources were suggested for use by patients waiting for an appointment at the clinic. Patients filled out measures for pain interference and pain self-efficacy before and after the study. Follow-up was conducted at monthly intervals via telephone semistructured interviews to discuss engagement and garner individual perceptions towards social media use. A social media-use instrument was also administered as part of the after-study questionnaire. RESULTS: Targeted recruitment refined 235 patient referrals to 138 (58.7%) suitable potential participants. Contact was made with 84 out of 138 (60.9%) patients. After a further exclusion of 54 out of 84 (64%) patients for various reasons, this left 30 out of 84 (36%) patients fitting the inclusion criteria and interested in study participation. A final study cohort of 17 out of 30 (57%) was obtained. Demographics of the 17 patients were mixed. Low back pain was the primary condition reported as leading to chronic pain. Semistructured interviews collected data from 16 out of 17 (94%) patients who started the trial, and at final follow-up 9 out of 17 (53%) patients completed questionnaires. Low specificity of the resources to one's condition and time poorness may have been barriers to engagement. CONCLUSIONS: Results suggest that with refinements, this study design can be implemented successfully when conducting a larger social media study. At present, comment cannot be made on what effect using social media can have on patients on hospital waiting lists, nor whether those who use social media while waiting in pain achieve better outcomes from eventual participation in a chronic pain program. Long-term follow-up should be included in future studies to answer this. Future research should focus on multicenter randomized controlled trials, involving patients in the intervention design for improved participation and outcomes and for evidence to be sound.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».