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Enregistrement W4379471523 · doi:10.2196/41594

Cancer Pain Experience Through the Lens of Patients and Caregivers: Mixed Methods Social Media Study

2023· article· en· W4379471523 sur OpenAlexvenueno aff
Chiara Filipponi, Mariam Chichua, Marianna Masiero, Davide Mazzoni, Gabriella Pravettoni

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero della SaluteUniversità degli Studi di Milano
Mots-clésPsychosocialSpouseCancer painSocial mediaDescriptive statisticsGriefRegretClinical psychologyCancerSocial supportMedicinePsychologyFamily caregiversPsychiatryGerontologyPsychotherapistInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer pain represents a challenge for cancer patients and their family members. Despite progression in pain management, pain is still underreported and undertreated, and there is limited information on the related needs that patients and caregivers may have. Online platforms represent a fundamental tool for research to reveal the unmet needs of these users and their emotions outside the medical setting. OBJECTIVE: This study aimed to (1) reveal the unmet needs of both patients and caregivers and (2) detect the emotional activation associated with cancer pain by analyzing the textual patterns of both users. METHODS: A descriptive and quantitative analysis of qualitative data was performed in RStudio v.2022.02.3 (RStudio Team). We analyzed 679 posts (161 from caregivers and 518 from patients) published over 10 years on the "cancer" subreddit of Reddit to identify unmet needs and emotions related to cancer pain. Hierarchical clustering, and emotion and sentiment analysis were conducted. RESULTS: The language used for describing experiences related to cancer pain and expressed needs differed between patients and caregivers. For patients (agglomerative coefficient=0.72), the large cluster labeled unmet needs included the following clusters: (1A) reported experiences, with the subclusters (a) relationship with doctors/spouse and (b) reflections on physical features; and (1B) changes observed over time, with the subclusters (a) regret and (b) progress. For caregivers (agglomerative coefficient=0.80), the main clusters were as follows: (1A) social support and (1B) reported experiences, with the subclusters (a) psychosocial challenges and (b) grief. Moreover, comparison between the 2 groups (entanglement coefficient=0.28) showed that they shared a common cluster labeled uncertainty. Regarding emotion and sentiment analysis, patients expressed a significantly higher negative sentiment than caregivers (z=-2.14; P<.001). On the contrary, caregivers expressed a higher positive sentiment compared with patients (z=-2.26; P<.001), with trust (z=-4.12; P<.001) and joy (z=-2.03; P<.001) being the most prevalent positive emotions. CONCLUSIONS: Our study emphasized different perceptions of cancer pain in patients and caregivers. We revealed different needs and emotional activations in the 2 groups. Moreover, our study findings highlight the importance of considering caregivers in medical care. Overall, this study increases knowledge about the unmet needs and emotions of patients and caregivers, which may have important clinical implications in pain management.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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