The Acute Care of Chronic Pain Study: Perceptions of Acute Care Providers on Chronic Pain, a Social Media-based Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The diagnosis of chronic pain involves symptoms of pain of various etiologies lasting longer than six months. The prevalence of chronic pain in society ranges from 19% to 31% in North America. While chronic pain patient perceptions on the care provided to them in the Emergency Department (ED) have been studied, there has not been significant attention given to the attitudes of acute care providers towards these patients. Methods We utilized online questionnaires disseminated on Twitter, Facebook, Reddit, and emergency medicine blogs to gauge care provider attitudes of chronic pain patients. Survey respondents included ED physicians and their trainees, ED nurses and nurse practitioners, paramedics, and physician assistants. Results Responses revealed numerous factors impacting care provider dissatisfaction with treating chronic pain in the ED; significant factors included the lack of longitudinal care and inappropriate medication of chronic pain resulting in dependency. We found that additional chronic pain-specific training was associated with increased care provider confidence in the treatment of chronic pain. Practice patterns were found to be varied, with half of the respondents stating that chronic pain should be medicated acutely. Conclusions We conclude that acute care provider dissatisfaction with chronic pain treatment is multifactorial in origin and that confidence in the acute treatment of chronic pain can be improved with chronic pain-specific training.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».