Expressing pain and fatigue: A new method of analysis to explore differences in osteoarthritis experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To apply a new method of analysis to 2 large qualitative datasets in order to examine differences in osteoarthritis (OA) experience according to the affected joint (knee or hip) and sex. METHODS: A secondary analysis of qualitative data from 2 studies was conducted. Study 1 comprised 28 focus groups with 50 men and 80 women (ages 47-92 years). Study 2 comprised 14 focus groups with 32 men and 56 women (ages 56-91 years). All participants had symptomatic OA. In Study 1, secondary analysis using comparative keyword analysis (CKA) compared relative frequencies of words uttered by participants experiencing knee pain with words used by participants experiencing hip pain. In Study 2, CKA compared words used by men with words used by women. Subsequent analysis explored the contexts in which participants used key words. RESULTS: All participants in Study 1 described concerns with their bodies, activity limitations, and pain management, but details of their concerns differed. People with knee pain focused on stairs, weight, and stiffness, while those with hip pain were concerned with sidedness and groin pain. In Study 2, both men and women discussed activity and interaction with spouses. However, men used more factual words, especially relating to enumeration, while women offered more explanation without prompting from others. CONCLUSION: CKA provides productive inroads into qualitative datasets. Understanding the different ways that affected joints are discussed, and sex differences in descriptions of OA, may lead to improvements in clinical assessment tools, better targeting of interventions, and enhanced communication between health care professionals and patients.
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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 | 0,074 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».