Perspective of Pain Clinicians in Three Global Cities on Local Barriers to Providing Care for Chronic Noncancer Pain Patients
Notice bibliographique
Résumé
An increasing proportion of the global chronic pain population is managed through services delivered by specialized pain clinics in global cities. This paper describes the results of a survey of pain clinic leaders in three global cities on barriers influencing chronic noncancer pain (CNCP) management provided by those clinics. It demonstrates a pragmatic qualitative approach for characterizing how the global city location of the clinic influences those results. A cross-sectional prospective survey design was used, and data were analyzed using quantitative and qualitative content analysis. Key informants were pain clinicians (n = 4 women and 8 men) responsible for outputs of specialized pain clinics in academic hospital settings in three global cities: Toronto, Kuwait, and Karachi. Krippendorff’s thematic clustering technique was used to identify the repetitive themes in the data. All but one of the key informants had their primary pain training from Europe or North America. In Kuwait and Karachi, pain specialists were anesthesiologists and provided CNCP management services independently. In Toronto, pain clinic leaders were part of some form of the multidisciplinary team. Using the results of a question that asked informants to list their top three barriers, ten themes were identified. These themes were artificially organized in three thematic domains: infrastructure, clinical services, and education. In parallel, 31 predefined barriers identified from the literature were scored. The results showed variation in perception of barriers that not only depended on the clinic location but also demonstrated shared experiences across thematic domains. This study demonstrates a simple methodology for informing global and local efforts to improve access to and implementation of CNCP services globally.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».