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Enregistrement W3091975250 · doi:10.1093/eurpub/ckaa166.1183

International survey: real-world pain management strategies

2020· article· en· W3091975250 sur OpenAlexaboutno aff
Michael D. Hagen, Anca Georgescu

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePain managementChinaFamily medicinePhysical therapyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Pain is a nearly universal experience, but little is known about how people treat pain. This international survey assessed real-world pain management strategies. Methods From 13-31 January, 2020, an online survey funded by GSK Consumer Healthcare was conducted in local languages in Australia, Brazil, Canada, China, Colombia, France, Germany, India, Italy, Japan, Saudi Arabia, Malaysia, Mexico, Poland, Russia, Spain, Sweden, UK, and USA. Adults were recruited from online panels of people who agreed to participate in surveys. Quotas ensured nationally representative online populations based on age, gender, and region. Results Of 19,000 people (1000/country) who completed the survey, 18,602 (98%) had ever experienced physical pain; 76% said they would like to control their pain better. Presented with 17 pain-management strategies and asked to select the ones they use in the order of use, respondents chose an average of 4 strategies each. The most commonly selected strategies were pain medication (65%), rest/sleep (54%), consult a doctor (31%), physical therapy (31%), and nonpharmacologic action (eg, heat/cold application; 29%). Of those who use pain medication, 56% take some other action first. Only 36% of those who treat pain do so immediately; 56% first wait to see if it will resolve spontaneously. Top reasons for waiting include a desire to avoid medication (37%); willingness to tolerate less severe pain (33%); concerns about side effects (21%) or dependency (21%); and wanting to avoid a doctor's visit unless pain is severe or persistent (21%). Nearly half (42%) of those who take action to control pain have visited ≥1 healthcare professional (doctor 31%; pharmacist 18%; other 17%) about pain. Conclusions This large global survey shows that people employ a range of strategies to manage pain but still wish for better pain control. Although pain medication is the most commonly used strategy, many people postpone or avoid its use. Key messages More than three-quarters (76%) of respondents across countries seek better pain control. Pain medication and rest/sleep consultation are the most common pain management strategies. More than half of respondents (56%) wait to see if pain will resolve spontaneously before taking any action, and 56% of those who use pain medication try some other approach first.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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