Pain as a risk factor for substance use: a qualitative study of people who use drugs in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who use drugs have a significantly higher prevalence of chronic non-cancer pain compared to the general population, yet little is known about how various policy, economic, physical, and social environments may serve as risk or protective factors in the context of concurrent pain and substance use. Therefore, this study sought to explore perspectives, risks, and harms associated with pain among people who use drugs. METHODS: Thirteen focus group interviews were held across British Columbia, Canada, from July to September 2015. In total, 83 people who had lived experience with substance use participated in the study. Using an interpretive description approach, themes were conceptualized according to the Rhodes' Risk Environment and patient-centered care frameworks. RESULTS: Participants described how their experiences with inadequately managed pain in various policy, economic, physical, and social environments reinforced marginalization, such as restrictive policies, economic vulnerability, lack of access to socio-physical support systems, stigma from health professionals, and denial of pain medication leading to risky self-medication. Principles of patient-centered care were often not upheld, from a lack of recognition of patients as experts in understanding their unique pain needs and experiences, to an absence of shared power and decision-making, which often resulted in distrust of the patient-provider relationship. CONCLUSIONS: Various risk environments and non-patient-centered interactions may contribute to an array of health and social harms in the context of inadequately managed pain among people who use drugs.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».