Exploring the Feasibility of Relapse Prevention Strategies in Interdisciplinary Multimodal Pain Therapy Programs: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although interdisciplinary multimodal pain treatment (IMPT) programs are widely regarded as treatment of choice for patients with chronic pain, there are signs that many patients are unable to maintain their treatment gains in the long term. To facilitate the maintenance of positive treatment outcomes over time, we developed two relapse prevention strategies. OBJECTIVE: The main objective of this study was to explore the feasibility of these strategies within the context of IMPT programs. METHODS: We performed a feasibility study using 3 workbook prototypes containing either one or both strategies. For a period of 6 months, the workbooks were made available in two IMPT facilities. Qualitative data were collected through a focus group and semistructured interviews. We performed a thematic analysis using a deductive approach with (1) applicability to the treatment program, (2) acceptability of the workbook content, and (3) form, as predefined themes. RESULTS: The final dataset consisted of transcripts from a focus group with health care providers and 11 telephone interviews and 2 additional in-depth interviews with patients. In general, the intervention was perceived as useful, easy to use, and in line with the treatment program. The data also include suggestions to further improve the use of both strategies, including more specific implementation guidelines, revised goal-setting procedure, and development of a mobile health version. However, several factors, including a high dropout rate and small sample size, impact the external validity of our findings. CONCLUSIONS: This study should be regarded as a first step in the process of transforming the prototype workbook into an effective intervention for clinical practice. Although these initial results indicate a favorable evaluation of both behavior regulation strategies within the workbook, this study encountered multiple barriers regarding implementation and data collection that limit the generalizability of these results. Future research efforts should specifically address the fidelity of HCPs and patients and should include clear procedures regarding recruitment and use of both relapse prevention strategies during treatment.
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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 | 0,044 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».