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Enregistrement W4387115758 · doi:10.2196/46878

Acceptability of the eHealth Intervention Sustainable Worker Digital Support for Persons With Chronic Pain and Their Employers (SWEPPE): Questionnaire and Interview Study

2023· article· en· W4387115758 sur OpenAlexvenueno aff
Frida Svanholm, Christina Turesson, Monika Löfgren, Mathilda Björk

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdRegion Östergötland
Mots-cléseHealthPsychological interventionRehabilitationChronic painTest (biology)Quality of life (healthcare)MedicineIntervention (counseling)Physical therapyQualitative researchDescriptive statisticsWilcoxon signed-rank testQualitative propertySick leavePsychologyHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sick leave and decreased ability to work are the consequences of chronic pain. Interdisciplinary pain rehabilitation programs (IPRPs) aim to improve health-related quality of life and participation in work activities, although implementing rehabilitation strategies at work after IPRPs can be difficult. Employers' knowledge about pain and the role of rehabilitation needs to be strengthened. The self-management of chronic pain can be improved through eHealth interventions. However, these interventions do not involve communicating with employers to improve work participation. To address this deficiency, a new eHealth intervention, Sustainable Worker Digital Support for Persons with Chronic Pain and Their Employers (SWEPPE), was developed. OBJECTIVE: This study aimed to describe the acceptability of SWEPPE after IPRPs from the perspective of patients with chronic pain and their employers. METHODS: This study included 11 patients and 4 employers who were recruited to test SWEPPE in daily life for 3 months after IPRPs. Data were collected using individual interviews at the end of the 3-month test period and questionnaires, which were completed when SWEPPE was introduced (questionnaire 1) and at a 3-month follow-up (questionnaire 2). Data were also collected on how often SWEPPE was used. Qualitative data were analyzed through a qualitative content analysis using an abductive approach. The framework used for the deductive approach was the theoretical framework of acceptability. Quantitative data were analyzed through descriptive statistics and the differences between the responses to questionnaires 1 and questionnaire 2 using the Wilcoxon signed rank test. RESULTS: Both patients and employers reported that SWEPPE increased their knowledge and understanding of how to improve work participation and helped them identify goals, barriers, and strategies for return to work. In addition, participants noted that SWEPPE improved employer-employee communication and collaboration. However, experiences and ratings varied among participants and the different SWEPPE modules. The acceptability of SWEPPE was lower in patients who experienced significant pain and fatigue. A high degree of flexibility and choice of ratings in SWEPPE were generally described as helpful. CONCLUSIONS: This study shows promising results on the user acceptability of SWEPPE from both patient and employer perspectives. However, the variations among patients and modules indicate a need for further testing and research to refine the content and identify the group of patients who will best benefit from SWEPPE.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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