Self‐management support for chronic pain in primary care: a cross‐sectional study of patient experiences and nursing roles
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this study was to describe chronic pain self-management from the perspective of individuals living with chronic pain in the context of primary care nursing. BACKGROUND: Self-management is a key chronic pain treatment modality and support for self-managing chronic pain is mainly provided in the context of primary care. Although nurses are optimally suited to facilitate self-management in primary care, there is a need to explore opportunities for optimizing their roles. DESIGN: Two cross-sectional studies. METHODS: The Chronic Pain Self-Management Survey was conducted in 2011-2012 to explore the epidemiology and self-management of chronic pain in Canadian adults. The questionnaire was distributed to 1504 individuals in Ontario. In 2011, the Primary Care Nursing Roles Survey was distributed to 1911 primary care nurses in Ontario to explore their roles and to determine the extent to which chronic disease management strategies, including support for self-management, were implemented in primary care. RESULTS: Few respondents to the pain survey identified nurses as being the 'most helpful' facilitator of self-management while physicians were most commonly cited. Seventy-six per cent of respondents used medication to manage their chronic pain. Few respondents to the nursing survey worked in practices with specific programmes for individuals with chronic pain. Individuals with chronic pain identified barriers and facilitators to self-managing their pain and nurses identified barriers and facilitators to optimizing their role in primary care. CONCLUSION: There are several opportunities for primary care practices to facilitate self-management of chronic pain, including the optimization of the primary care nursing role.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».