Pacing: A Concept Analysis of a Chronic Pain Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The intervention of pacing is regularly recommended for chronic pain patients. However, pacing is poorly defined and appears to be interpreted in varying, potentially contradictory manners within the field of chronic pain. This conceptual lack of clarity has implications for effective service delivery and for researchers' ability to conduct rigorous study. An examination of the background literature demonstrates that while pacing is often one part of a multidisciplinary pain management program, outcome research is hindered by a lack of a clear and shared definition of this currently ill-defined construct. OBJECTIVES: To conduct a formal concept analysis of the term 'pacing'. METHODS: A standardized concept analysis process (including literature scoping to identify all uses of the concept, analysis to determine defining attributes of the concept and identification of model, borderline and contrary cases) was used to determine what the concept of pacing does and does not represent within the current evidence base. RESULTS: A conceptual model including the core attributes of action, time, balance, learning and self-management emerged. From these attributes, an evidence-based definition for pacing was composed and distributed to stakeholders for review. After consideration of stakeholder feedback, the emergent definition of pacing was finalized as follows: "Pacing is an active self-management strategy whereby individuals learn to balance time spent on activity and rest for the purpose of achieving increased function and participation in meaningful activities". CONCLUSION: The findings of the present concept analysis will help to standardize the use and definition of the term pacing across disciplines for the purposes of both pain management and research.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».