Exploring the Lived Experience of Adults using Prescription Opioids to Manage Chronic Noncancer Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic noncancer pain (CNCP) and prescription opioid use is a highly complex and growing health care issue in Canada. Many quantitative research studies have investigated the effectiveness of opioids for chronic pain; however, gaps remain in the literature regarding the personal experience of using opioids and their impact on those experiencing CNCP. OBJECTIVE: To explore the lived experience of adults using prescription opioids to manage CNCP, focusing on how opioid medication affected their daily lives. METHODS: In-depth qualitative interviews were conducted with nine adults between 40 and 68 years of age who were using prescription opioids daily for CNCP. Interviews were audiorecorded and transcribed, and subsequently analyzed using interpretive phenomenological analysis. RESULTS: Six major themes identified positive and negative aspects of opioid use associated with social, physical, emotional and psychological dimensions of pain management. These themes included the process of decision making, and physical and psychosocial consequences of using opioids including pharmacological side effects, feeling stigmatized, guilt, fears, ambivalence, self-protection and acceptance. CONCLUSION: Although there were many negative aspects to using opioids daily, the positive effects outweighed the negative for most participants and most of the negative aspects were socioculturally induced rather than caused by the drug itself. The present study highlighted the complexities involved in using prescription opioids daily for management of CNCP for individuals living with 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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».