Chronic Pain: A Case Application of a Novel Framework to Guide Interprofessional Assessment and Intervention in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic pain is a complex condition that poses challenges in assessment and treatment. Primary care teams, especially in rural areas, may have a role in managing this population, providing interprofessional care to optimize patient outcomes. Tools are needed to aid these clinicians in assessing chronic pain. Aims: The aim of this article is to present the case application of a clinical reasoning framework proposed by Walton and Elliott, which is used to identify drivers of chronic pain in a 61-year-old male patient with a remote history of spinal injury. Furthermore, it aims to demonstrate that an interprofessional, individualized intervention strategy can improve patient outcomes. Methods: This case took place in a multidisciplinary primary care team in rural northern Ontario, Canada. An assessment was completed by the author, including collection of the patient's history, a medication review, and the use of multiple validated patient-reported outcome measures (PROMs), all of which were used in applying the framework. Results: Three relevant drivers of his pain experience were identified: central nociplastic, cognitive/belief, and emotional/affective. A pharmacist and social worker then used multimodal interventions to address these drivers, which yielded improvements in scores on multiple validated pain measures but also improved the patient's self-reported quality of life. Conclusions: A clinical reasoning framework can provide a basis for identifying drivers of chronic pain during assessment and guide primary care clinicians to targeted interventions. Broader applications of this framework by primary care providers could serve to increase capacity for managing chronic pain in Canada.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».