Patients’ experiences of chronic non-malignant musculoskeletal pain: a qualitative systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal (MSK) pain is one of the most predominant types of pain and accounts for a large portion of the primary care workload. AIM: To systematically review and integrate the findings of qualitative research to increase understanding of patients' experiences of chronic non-malignant MSK pain. DESIGN AND SETTING: Synthesis of qualitative research using meta-ethnography using six electronic databases up until February 2012 (Medline, Embase, Cinahl, Psychinfo, Amed and HMIC). METHOD: Databases were searched from their inception until February 2012, supplemented by hand-searching contents lists of specific journals for 2001-2011 and citation tracking. Full published reports of qualitative studies exploring adults' own experience of chronic non-malignant MSK pain were eligible for inclusion. RESULTS: Out of 24 992 titles, 676 abstracts, and 321 full texts were screened, 77 papers reporting 60 individual studies were included. A new concept of pain as an adversarial struggle emerged. This adversarial struggle was to: 1) affirm self; 2) reconstruct self in time; 3) construct an explanation for suffering; 4) negotiate the healthcare system; and 5) prove legitimacy. However, despite this struggle there is also a sense for some patients of 6) moving forward alongside pain. CONCLUSIONS: This review provides a theoretical underpinning for improving patient experience and facilitating a therapeutic collaborative partnership. A conceptual model is presented, which offers opportunities for improvement by involving patients, showing them their pain is understood, and forming the basis to help patients move forward alongside their pain.
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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 | 0,054 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».