Seniors’ decision making about pain management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal pain is a problem with which many seniors must contend, many on a daily basis. Little is known, however, of the self-care decisions that seniors make regarding the management and control of this pain. These decisions can influence in a significant manner the delivery of health care to seniors and their overall health and well-being. Purpose. The purpose of our exploratory-descriptive study was to investigate seniors' decision making regarding the management and control of musculoskeletal pain by gathering data about the context of decision making, the types of decisions seniors made, their decisional conflict and the resources they used in decision making. METHODS: Focus groups and a mail-back questionnaire were used. Data were gathered in 1997 from a convenience sample of 50 seniors in Canada who experienced musculoskeletal pain of a noteworthy nature. RESULTS: Findings revealed that participants made decisions within a context of ageing and the health and social consequences of advancing age. The types of decisions they made included to ignore their pain and to use distraction. They also used exercise, the application of heat and cold, and medications to manage pain. Decisional conflict was minimal and consultation with family and friends superseded that with professionals. CONCLUSIONS: This study contributed to knowledge of decision making in later life about health matters generally, and the management and control of pain specifically. Findings point to the resourcefulness of seniors with respect to self-care and decision making. Seniors want to make informed decisions. However, they need information about the risks and benefits of decisions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».