Multidisciplinary Treatment for Headache in the Canadian Healthcare Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Multidisciplinary treatment programs are seen as an effective way to treat patients with chronic illness. The purpose of this study was to describe a multidisciplinary headache program which was developed in the Canadian public healthcare setting, and to report on patient perceptions of the program and patient treatment outcomes. METHODS: The Calgary Headache Assessment and Management Program (CHAMP) was developed with initial funding from Alberta Health, and continued with function from the Calgary Health Region. Patient perceptions of the program were obtained with questionnaires. Outcome measures for a cohort of patients who completed the Self-Management Workshop were obtained using standard headache related disability measures. RESULTS: Patient perceptions of the education session, the Lifestyle Assessment, and the Self-Management Workshop were very positive. Headache Disability Inventory scores fell from 56.2 to 46.3 from baseline to three months post Self-Management Workshop (p < .001). Corresponding scores for the HIT-6 were 63.6 and 58.2 (p < .001). CONCLUSIONS: Multidisciplinary headache treatment programs can be developed in the Canadian public healthcare system. The program described here was well accepted by many patients and perceived to be useful by them. Headache related disability as measured by standard measures was significantly reduced after participation in the program.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».