Experiences of Pediatric Pain Professionals Providing Care during the COVID-19 Pandemic: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain affects 1 in 5 youth, many of whom manage their pain using a biopsychosocial approach. The COVID-19 pandemic has impacted the way that healthcare is delivered. As part of a larger program of research, this study aimed to understand the impact of the pandemic on pediatric chronic pain care delivery including impact on patients' outcomes, from the perspective of pediatric healthcare providers. A qualitative descriptive study design was used and 21 healthcare providers from various professional roles, clinical settings, and geographic locations across Canada were interviewed. Using a reflexive thematic analysis approach 3 themes were developed: (1) duality of pandemic impact on youth with chronic pain (i.e., how the pandemic influenced self-management while also exacerbating existing socioeconomic inequalities); (2) changes to the healthcare system and clinical practices (i.e., triaging and access to care); (3) shift to virtual care (i.e., role of institutions and hybrid models of care). These findings outline provider perspectives on the positive and negative impacts of the pandemic on youth with chronic pain and highlight the role of socioeconomic status and access to care in relation to chronic pain management during the pandemic in a high-income country with a publicly funded healthcare system.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».