A Patient Informed Qualitative Program Evaluation of an Internet-Based Chronic Pain Treatment
Notice bibliographique
Résumé
An innovative, Internet-based chronic pain treatment tailored to a military and police population was developed using Acceptance and Commitment Therapy (ACT) as a model. The treatment was recently evaluated in randomized controlled trial and found to be superior to treatment as usual in terms of increasing patients’ levels of pain acceptance, decreasing their pain-related catastrophizing, and decreasing their levels of kinesiophobia. In an effort to further increase the efficacy of the treatment, we enlisted patient feedback about the program through a series of focus groups. Participants who had previously completed the online treatment were recruited to participate in a series of focus groups designed to qualitatively evaluate the treatment and offer suggestions for improvements for future versions of the program. Participatory Action Research methodology was used to conduct this study and data were examined using interpretive thematic analysis. Three main themes arose: suggestions for improving the technological “friendliness” of the online program, suggestions for improving the sequencing of content, and suggestions for greater tailoring of the content to the sensitivities of the target population. As an example of the latter, participants suggested removal of the “attending your own funeral” exercise from the values module due to sensitivities around death and dying. Future directions, based on patient feedback, are outlined.
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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 | 0,005 | 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) | 0,001 | 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 ».