Accessibility of Chronic Pain Treatment for Individuals Injured in a Motor Vehicle Accident
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic Pain (CP) is a pervasive problem that can drastically lower one's quality of life. Therefore, it is imperative that CP sufferers receive appropriate intervention. At the Michael G. DeGroote Pain Clinic of Hamilton Health Sciences, assessed individuals are either recommended or not recommended for admission into the four-week interdisciplinary pain management Program. Despite receiving recommendation for admission, many are denied insurance coverage for unspecified reasons and cannot undergo required treatment. Purpose: To investigate if there were clinically significant differences in demographics and pain-related measures between individuals granted versus denied insurance coverage for CP treatment. Methods: Data were collected from 99 patients recommended for admission into the Program. Pain-related questionnaire scores and demographic information were compared between patients denied coverage (n=49) and patients granted coverage (n=50) using two-way MANOVA and Pearson chi-square tests of independence. Results: Findings on pain-related variables revealed scores that warranted clinical attention in all patients. The majority of measures revealed no patient need-related differences between groups. Pain Stages of Change Questionnaire (PSOCQ) contemplation scores between groups were significantly, yet not clinically, different. Consistent with the literature, Tampa Scale for Kinesiophobia and PSOCQ pre-contemplation scores were significantly higher in males than females. Conclusions: As hypothesized, these findings strongly support the hypothesis that there are no clinically meaningful differences between groups, suggesting that the separation of groups established by insurance companies was artificial, and not based on any tangible clinical factors. It also implies that insurance companies are likely provisioning funds on systems-related rather than patient need-related criteria.
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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 | 0,003 | 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 ».