MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3196245481 · doi:10.3138/jmvfh-2021-0045

Exploring Canadian Veterans’ priorities regarding chronic pain research: A qualitative study

2021· article· en· W3196245481 sur OpenAlexaffvenueabout
Natasha Kithulegoda, Patricia H. Strachan, Ramesh Zacharias, Norman Buckley, Jason W. Busse

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMcMaster UniversityWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVeterans AffairsChronic painExcellenceQualitative researchGovernment (linguistics)Center of excellenceMedicineHealth carePopulationMultiple Chronic ConditionsNursingFamily medicineGerontologyChronic diseasePolitical sciencePsychiatrySociologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LAY SUMMARY In 2020, the Canadian Federal Government launched the Chronic Pain Centre of Excellence for Canadian Veterans (CPCoE). A higher proportion of Veterans experience chronic pain than the general population and the Centre wanted to understand what research topics Veterans thought the new Centre should prioritize. One-on-one interviews were conducted with 11 Canadian Veterans living with chronic pain from five provinces. Eight priority areas for future research were determined: 1) pain care in the military, 2) postoperative care in the military, 3) coordination of services through Veterans Affairs Canada, 4) military-to-civilian transition, 5) primary care provider access outside the military, 6) knowledge of pain management among civilian health care providers, 7) engaging Veterans as partners in their care, and 8) identifying effective strategies for chronic pain management. These findings will help guide research efforts of the new CPCoE.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0320,012
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,159 · 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'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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Military Veteran and Family HealthMême sujetMusculoskeletal pain and rehabilitationTravaux en français237 207