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Enregistrement W4200477775 · doi:10.1111/hex.13399

Swallowing the pill of adverse effects: A qualitative study of patients' and pharmacists' experiences and decision‐making regarding the adverse effects of chronic pain medications

2021· article· en· W4200477775 sur OpenAlexaffabout
Lise Dassieu, Émilie Paul-Savoie, Élise Develay, Ana Cecilia Villela Guilhon, Anaïs Lacasse, Line Guénette, Kadija Perreault, Hélène Beaudry, Laurent Dupuis

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité de SherbrookeUniversité LavalUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalQuebec Rehabilitation Research Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdverse effectMedicineChronic painQualitative researchPillMedical prescriptionFocus groupFamily medicineAnalgesicGrounded theoryNursingIntensive care medicinePsychiatryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Pharmacological treatments of chronic pain can lead to numerous and sometimes serious adverse effects. Drawing on a social science approach to chronic illness, this study aimed to understand the experiences of people living with chronic pain and community pharmacists regarding the definition, prevention and management of analgesic adverse effects. METHODS: This qualitative study proceeded through 12 online focus groups (FGs) with people living with chronic pain (n = 26) and community pharmacists (n = 19), conducted between July 2020 and February 2021 in the province of Quebec, Canada. The semistructured discussion guides covered participants' definitions of adverse effects and decision-making regarding their prevention and management. Discussions were audio-recorded, transcribed verbatim and analysed using grounded theory. RESULTS: Both people with chronic pain and pharmacists provided varying definitions of analgesic adverse effects depending on patients' social and clinical characteristics. Present quality of life and serious long-term risks related to treatment were described as key dimensions influencing adverse effect appraisal. Dilemmas and discrepancies occurred between patients and pharmacists when choosing to prioritize pain relief or adverse effect prevention. Some patients lacked information about their medications and wanted to be more involved in decisions, while many pharmacists were concerned by patients' self-management of adverse effects. Preventing opioid-related overdoses often led pharmacists to policing practices. Despite most pharmacists wishing they could have a key role in the management of pain and adverse effects face organizational and financial barriers. CONCLUSION: Defining, preventing and managing adverse effects in the treatment of chronic pain requires a person-centred approach and shared decision-making. Clinical training improvements and healthcare organization changes are needed to support pharmacists in providing patients with community-based follow-up and reliable information about the adverse effects of chronic pain treatments. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: A person with lived experience of chronic pain was involved as a coinvestigator in the study. He contributed to shaping the study design and objectives, including major methodological decisions such as the choice of pharmacists as the most appropriate professionals to investigate. In addition, 26 individuals with chronic pain shared their experiences extensively during the FGs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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