Using nominal group technique to assess chronic pain, patients' perceived challenges and needs in a community health region
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to better understand the experiences of people suffering from chronic pain in order to plan client-centred educational interventions. METHODS: People in the community with chronic pain were invited via newspapers, newsletters and e-mail discussion lists to participate in a needs assessment process and to attend an educational session at a local community college. Using the nominal group technique, which is a qualitative method of data gathering, 53 participants reported their perceived challenges and needs in dealing with chronic pain. Participants were randomly assigned to one of 10 groups ranging from three to seven people. Responses were pooled to develop an overall list of their major concerns and needs. RESULTS: Issues were classified into six priority areas: medical and treatments, problems with daily living, emotional distress, social issues, sleep disturbances and financial issues. Participants indicated they had difficulty finding accessible, effective and acceptable care. Many participants perceived their family physician or other health-care providers were not adequately meeting their health-care needs. Specifically, sleep disorders; feeling of depression, irritability, worry and anxiety were perceived as medical and treatment areas requiring improvement. In addition, participants sought greater validation of their lived experience of chronic pain. CONCLUSION: Participants perceived that their needs were not being met adequately. There is a need for further study on physician-patient communication and its impact on patient health status and disability.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».