Role of Health Care Professionals in Multidisciplinary Pain Treatment Facilities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the role of health care professionals in multidisciplinary pain treatment facilities (MPTF) for the treatment of chronic pain across Canada. METHODS: MPTF were defined as clinics that advertised specialized multidisciplinary services for the diagnosis and management of chronic pain, and had staff from a minimum of three different health care disciplines (including at least one medical specialty) available and integrated within the facility. Administrative leaders at eligible MPTF were asked to complete a detailed questionnaire on their infrastructure as well as clinical, research, teaching and administrative activities. RESULTS: A total of 102 MPTF returned the questionnaires. General practitioners, anesthesiologists and physiatrists were the most common types of physicians integrated in the MPTF (56%, 51% and 32%, respectively). Physiotherapists, psychologists and nurses were the most common nonphysician professionals working within these MPTF (75%, 68% and 57%, respectively), but 33% to 56% of them were part-time staff. Only 77% of the MPTF held regular interdisciplinary meetings to discuss patient management, and 32% were staffed with either a psychologist or psychiatrist. The three most frequent services provided by physiotherapists were patient assessment, individual physiotherapy or exercise, and transcutaneous electrical nerve stimulation. The three most common services provided by psychologists were individual counselling, cognitive behavioural therapy and psychodynamic therapy. The major roles of nurses were patient assessment, assisting in interventional procedures and patient education. CONCLUSION: Different health care professionals play a variety of important roles in MPTF in Canada. However, few of them are involved on a full-time basis and the extent to which pain is assessed and treated in a truly multidisciplinary manner is questionable.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 ».