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Enregistrement W2806010681

A Method for Evaluation of the Management of Chronic Non-cancer Pain in Global Cities

2016· dissertation· en· W2806010681 sur OpenAlexaboutno aff
S. Fatima Lakha

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic painCancerMedicinePhysical therapyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation explores the outputs of structures and processes influencing clinical services for chronic non-cancer pain (CNCP) management globally. It focuses on facilities and services available in three global cities: Kuwait, Karachi, and Toronto. It develops and demonstrates qualitative and descriptive survey tools capable of assessing CNCP services and management, and associated barriers from the perspective of academic pain specialist involved in the delivery of CNCP services in those cities. Those tools are based on an original conceptual framework for guiding evaluation of CNCP services and management globally. In addition to a general introduction and discussion sections, the dissertation is made up of three sections. The first section integrates and reviews the literature on chronic diseases, CNCP management, and existing health care systems with respect to CNCP services generally and with a focus on the target global cities in particular. The second section consists of an analysis of methodological research options and development of a Structure Process Output evaluation frameworks based on a hybridization of Donabedian and Logistic evaluation frameworks (DL-Hybrid). Mixed methodology survey and interview instruments were designed to evaluate perspectives of pain clinic leader using that DL-Hybrid framework and organized to characterize three output domains: 1) infrastructure utilization, 2) clinical service delivery and 3) education and research activities. The third section reports on semi-structured interviews with academic pain specialists using those instruments. Four participants were recruited from each of the three global cities (8 men and 4 women). Data was analyzed both quantitatively and qualitatively. Krippendorffâ s thematic clustering was used to reveal themes within qualitative data. The three cities showed important differences in how the health system operated but pain specialist shared common training and professional goals and barriers. This qualitative survey provided insights into those goals and barriers. Similarities were observed across the three cities reflecting perhaps the fact that by definition global cities resemble each other economically. The biggest shared obstacle was a lack of resources for coordinating services and evaluating outputs as well as the lack of recognition of the significance of CNCP. The study highlights similarities and variation in perception of barriers. It demonstrates how a global cities lens and a systematic evaluation framework can reveal structural and process issues related to pain clinic outputs aimed at reducing the burden of chronic diseases such as chronic pain both locally and globally.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,406 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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