Longitudinal Narrative Analysis of Parent Experiences During Graded Exposure Treatment for Children With Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Parents have a vital influence over their child's chronic pain treatment and management. Graded exposure in vivo treatment (GET) is emerging as a promising intervention for youth with chronic pain. Yet, little is known about how parents perceive GET and its impact on their child's pain condition. This study aimed to characterize caregivers' experiences over the course of their child's GET using longitudinal coding and thematic analysis of parent narratives. MATERIALS AND METHODS: Parent narratives of 15 youth who participated in GET for pediatric chronic pain (GET Living) were elicited from an unstructured dialogue at the start of each treatment session held between the parent(s) and pain psychologist. Narratives were coded for affect and content, and trends were examined in these codes across sessions. Common themes in parent narratives were developed through inductive thematic analysis. RESULTS: Parents showed an increase in positive affect, treatment confidence, and optimism over the course of treatment. Narratives also expressed more benefit-finding/growth and less anxiety and protectiveness across GET sessions, with more parents having a resolved orientation towards their child's pain by the final session. Five common themes were generated: Self-Awareness, Understanding of Their Child's Perspective, Perceived Treatment Benefit, Internalization of Treatment Principles, and Hopeful Concern for the Future. DISCUSSION: Analysis of parent narratives provides a rich and unique method for understanding a parent's journey during their child's chronic pain treatment. Clinical application of our findings can be used to guide future developments of targeted topics and interventions in the context of parenting a child with 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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».