Knowledge, beliefs, and attitudes of the Quebec population toward chronic pain: Where are we now?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many chronic pain (CP) awareness and educational initiatives have been achieved, but it is time to take stock of where we are today.Aims: The aim of this study was to describe and identify determinants of knowledge, beliefs, and attitudes of different subgroups of the Quebec population regarding CP and especially toward people suffering from this condition.Methods: A web-based, cross-sectional study was conducted between May and June 2014.Results: A total of 1958 participants responded, among whom 70.9% reported suffering from CP and 14.4% reported being a health care professional (HCP). Almost half of the participants were not aware that the risk of developing CP is increased after undergoing surgery or that CP affects approximately one in five adults. A minority (10.30%) agreed that HCP are well trained in CP treatment. The two most frequent negative beliefs were that people suffering from CP become dependent on their medications as do drug addicts (16.7%) and that consulting a psychologist is useless unless the person with CP is depressed (16.9%). Multiple regression analysis showed that being a woman, being born in Canada, being unemployed, suffering from CP, and being an HCP were predictors of better knowledge and more positive attitudes toward people suffering from CP (all P values < 0.05). Older age and residing in a remote region were associated with poorer knowledge and more negative attitudes.Conclusions: Our results underline the importance of continuing the efforts and the need for more education programs, awareness campaigns, and stigma reduction activities about CP for HCP, patients, and the general public.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».