Web-Based Consumer Health Education About Back Pain: Findings of Potential Tensions From a Photo-Elicitation and Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP) is a leading cause of disability worldwide, with huge social and economic impact. There is extensive extant literature investigating the efficacy of various management approaches ranging from surgery to psychological interventions to exercise. However, this work has focused almost entirely on efficacy in terms of pain reduction, functional improvement, and psychological changes. This focus has meant that unanticipated social or socio-cultural effects of back pain health care have received little attention. OBJECTIVE: This study aimed to scrutinize some of the conceptual tensions inherent in contemporary LBP health care approaches and to highlight their material effects. METHODS: We used a qualitative research design adapted from discourse analysis, which was able to consider key discursive tensions underpinning a LBP website. Data collection involved observing the interaction between adult participants with LBP and the website in the following two ways: (1) observational interview, where participants were observed interacting with the website for the first time and asked to discuss their responses to it as they moved through the website and (2) photo-elicitation, where for a month after their first use of the website, people took photographs of what was happening in their lives when they thought of the website and discussed them in a follow-up interview. We used a postcritical discourse analysis approach to examine data produced from these methods. RESULTS: Our postcritical discourse analysis identified key discursive tensions, including between living with and reducing LBP, keeping active and resting, and patient choice and giving guidance. CONCLUSIONS: Our analysis suggests ways for considering less dominant perspectives without having to discard the benefits of dominant ones. Although the focus of LBP discourses has changed (less biomedical and less about cure), they still hold on to some of the problematic dominant paradigmatic concepts such as biomedicine and individualism. The tensions we highlight are likely to be highly useful for teaching and implementing LBP care across multiple health care settings.
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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 | 0,043 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».