Understanding the Information and Service Needs of Young Adults With Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To qualitatively explore the information and service needs of young adults (YAs) with chronic pain to inform the development of a web-based chronic pain self-management program. METHODS: A convenience sample of YAs (n=17; aged 18 to 29 y) with chronic pain was recruited from 2 adult tertiary care multidisciplinary chronic pain clinics in Ontario. Interdisciplinary health care professionals who had worked in chronic pain for at least 1 year were also recruited from these sites. Five audiotaped focus groups were conducted, 3 for YAs and 2 for health care professionals. Transcribed data were organized into categories that reflected emerging themes. RESULTS: Findings uncovered 4 major themes: (1) pain impact, (2) pain management strategies, (3) barriers to care, and (4) service delivery recommendations. Subthemes were found under each major theme. Pain had an impact on social and emotional realms and role functioning, physical functioning, and future vocational and life goals. Pain management strategies were comprised of psychological, physical, and pharmacological approaches and development of support systems. Barriers to care were revealed at the patient, health care system, and societal levels. Finally, service delivery recommendations were divided into 2 subthemes pertaining to improved services and Internet-based programs. DISCUSSION: Participants unanimously felt that a web-based program would be an acceptable means to help improve access to services and meet the need for more information about chronic pain, strategies to manage pain symptoms, and social support to address the unique developmental needs of YAs.
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 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 | 0,009 | 0,001 |
| 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 ».