Patients' experience with and perspectives on neuromodulation for pain: a systematic review of the qualitative research literature
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain has far-reaching impacts on a person's life and on society more broadly. After failure or intolerance of conservative treatments, neuromodulation may be an option for a subgroup of patients. However, little is known about the patient experience of neuromodulation. We conducted a systematic review of published qualitative research on patient experience with neuromodulation for chronic pain. Four databases were searched: MEDLINE, EMBASE, Psych INFO, and all EMB reviews, from inception to December 4, 2019. We used narrative synthesis to identify key findings from the included studies. The data were qualitatively analyzed using a modified constant comparative analysis to identify key themes across the studies. Seven thousand five hundred forty-two unique citations were retrieved. Sixty-four abstracts were selected by the reviewers and continued to full-text review. After full-text review, 57 studies were excluded with 7 studies included in this systematic review. The included studies were of high quality. Four broad themes emerged: (1) living with chronic pain, (2) expectations, (3) managing challenges, and (4) regaining normalcy. Neuromodulation should be part of an overall pain management plan that may include the need for ongoing emotional and psychosocial support. A deeper knowledge of the patient experience with neuromodulation will assist care teams in providing meaningful support to patients. The results of this study suggest that further research is needed to support neuromodulation as an option for patients living with chronic pain.
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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 | 0,067 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».