MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3030035691 · doi:10.1002/nop2.512

Breaking the vicious circle: Experiences of people in chronic pain on the pain rehabilitation journey

2020· article· en· W3030035691 sur OpenAlexaboutno aff
Hafdís Skúladóttir, Þóra Jenný Gunnarsdóttir, Sigríður Halldórsdóttir, Herdís Sveinsdóttir, Janean E. Holden, Amalía Björnsdóttir

Notice bibliographique

RevueNursing Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtuous circle and vicious circlePhenomenology (philosophy)RehabilitationChronic painLived experiencePsychologyTheme (computing)MedicinePhysical therapyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To explore the lived experience of individuals' in chronic pain of participating in a pain rehabilitation programme in Iceland. Design: Phenomenological research. Method: The Vancouver School of Doing Phenomenology. Eleven participants were interviewed. Results: The overarching theme was as follows: "the journey of breaking the vicious circle of chronic pain." Before the programme, the participants felt they were in survival mode, trying to survive each day; they were stuck in a vicious circle of chronic pain, simultaneously trying to ease and conceal the pain. Reaching out for professional help was a turning point. While attending the programme, participants began deconstructing their old ways of dealing with chronic pain. After completing the programme, they were still reconstructing their daily lives. In conclusion, pain rehabilitation programmes can be the first step towards breaking the vicious circle of chronic pain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNursing OpenMême sujetMusculoskeletal pain and rehabilitationTravaux en français237 207