Physician perspectives on chronic pain management: barriers and the use of eHealth in the COVID-19 era
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain is a highly prevalent and disabling condition which is often undertreated and poorly managed in the community. The emergence of COVID-19 has further complicated pain care, with an increased prevalence of chronic pain and mental health comorbidities, and burnout among physicians. While the pandemic has led to a dramatic increase in virtual health care visits, the uptake of a broader range of eHealth technologies remains unclear. The present study sought to better understand physicians' current needs and barriers in providing effective pain care within the context of COVID-19, as well as gauge current use, interest, and ongoing barriers to eHealth implementation. METHODS: A total of 100 practicing physicians in British Columbia, Canada, completed a brief online survey. RESULTS: The sample was comprised of physicians practicing in rural and urban areas (rural = 48%, urban = 42%; both = 10%), with the majority (72%) working in family practice. The most prominent perceived barriers to providing chronic pain care were a lack of interdisciplinary treatment and allied health care for patients, challenges related to opioid prescribing and management, and a lack of time to manage the complexities of chronic pain. Moreover, despite expressing considerable interest in eHealth for chronic pain management (82%), low adoption rates were observed for several technologies. Specifically, only a small percentage of the sample reported using eHealth for the collection of intake data (21%), patient-reported outcomes (14%), and remote patient monitoring (26%). The most common perceived barriers to implementation were cost, complexity, and unfamiliarity with available options. CONCLUSIONS: Findings provide insight into physicians' ongoing needs and barriers in providing effective pain management during the COVID-19 pandemic. Despite the potential for eHealth technologies to help address barriers in pain care, and strong interest from physicians, enhanced useability, education and training, and funding are likely required to achieve successful implementation of a broader range of eHealth technologies in the future.
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 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 | 0,004 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».