Change Narratives That Elude Quantification: A Mixed-Methods Analysis of How People with Chronic Pain Perceive Pain Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain negatively impacts health, well-being, and social participation. Effective rehabilitation often hinges on long-term changes in pain-related perceptions and behaviors. However, there are important gaps in understanding how patients perceive these changes. The present pilot study addresses this gap by using qualitative and quantitative methodologies to explore how patients perceive and experience changes in function, participation, and pain-related factors following a chronic pain rehabilitation program. A mixed-method design was used in which the core method was qualitative. Descriptive quantitative data was used to further characterize the sample. Semistructured interviews were conducted 1-6 months following treatment completion. Questionnaires were administered before and after treatment and at follow-up. Interview data was analyzed thematically. Participants' individual descriptive data was compared to established cut-scores and criteria for change. A major theme of personal growth emerged in the qualitative analysis. Participants also discussed the factors that facilitated personal growth and the ongoing challenges to this growth. The quantitative data revealed limited improvement on measures of pain, disability, catastrophizing, and depression. These findings suggest that, despite limited improvement on treatment-related questionnaires, patients can experience an important and enduring sense of personal growth. Clinical and theoretical implications are discussed.
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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 | 0,034 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».