Virtual multidisciplinary pain treatment: Experiences and feedback from children with chronic pain and their caregivers
Notice bibliographique
Résumé
Background The onset of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) necessitated a rapid transition to virtual care for chronic pain treatment.Objective This study examined experiences of patients and caregivers who received virtual multidisciplinary pain treatment (MDT) for pediatric chronic pain between March 2020 and August 2021.Methods A mixed methods design was implemented using qualitative interviews and quantitative satisfaction surveys. Satisfaction surveys were administered to a convenience sample of patients (aged 8 to 18; N = 20) and their caregivers (N = 20) who received MDT through an outpatient hospital pediatric chronic pain program. Interviews were conducted with a subset of these patients and their caregivers (n = 6).Results Analysis of interviews revealed four themes: 1) benefits of virtual care; 2) challenges of virtual care; 3) recommendations and evaluation of virtual care; and 4) patient preferences. Analysis of the satisfaction survey data revealed that while patients and caregivers were satisfied with many aspects of virtual care, 65% (n = 13) of patients reported a preference for in-person appointments, with caregivers showing equal preference for in-person and virtual appointments, though this was a non-significant difference (p = .37). Overall, both patients and caregivers stated a stronger preference for in-person physiotherapy sessions but were willing to have psychology sessions provided virtually. Finally, the most reported preference was for a hybrid model of care incorporating at least some in-person contact with providers.Conclusion This study provides a rich exploration of virtual care for multidisciplinary pediatric chronic pain treatment. The current results may inform the future development of guidelines for virtual care delivery with pediatric chronic pain populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».