Research Priorities Among Canadian Military Veterans Living With Chronic Pain: A Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Chronic pain is a debilitating problem that disproportionately affects military veterans. We completed a qualitative study that identified 20 research priorities of Canadian veterans living with chronic noncancer pain. The aim of this study was to establish the generalizability of these priorities. MATERIALS AND METHODS: From January to March 2021, we emailed a 45-item survey to a list of Canadian veterans living with chronic noncancer pain that asked about the relative importance of 20 research priorities. RESULTS: Overall, 313 of 701 Canadian military veterans living with chronic noncancer pain returned a completed survey (45% response rate). All 20 research priorities listed in the survey were endorsed by ≥75% of respondents, and four received ≥95% endorsement: (1) optimizing chronic pain management after release from the military; (2) establishing the effectiveness of self-care; and (3) identifying and (4) treating mental illness among veterans living with chronic pain. One research priority differed significantly by gender; 50% more females than males rated improving chronic pain care while in the military as important (99% vs. 49%, P < .001). CONCLUSIONS: Our survey established research priorities among Canadian veterans living with chronic noncancer pain. These findings should be considered by granting agencies when formulating calls for proposals and by researchers who wish to undertake research that will address the needs of military veterans living with chronic pain.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».