Codéveloppement d’un programme d’autogestion de la douleur chronique en ligne: un projet de recherche basé sur la conception et axé sur l’engagement des patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: L'autogestion est une approche privilgie pour grer la douleur chronique.Jusqu' tout rcemment, aucun programme d'autogestion en franais, en ligne et codvelopp avec des patients partenaires atteints de douleur n'tait accessible gratuitement.Pourtant, la littrature pointe vers l'inclusion de ces partenaires aux quipes de dveloppement, permettant une meilleure considration de leurs besoins et prfrences.Objectif: Cette tude visait le codveloppement d'un tel programme d'autogestion de la douleur chronique, ralisable sans le soutien d'un professionnel de la sant.Mthode: La dmarche s'inscrit dans la recherche base sur la conception et est ralise dans le cadre d'un partenariat troit entre chercheurs, partenaires atteints de douleur chronique, professionnels de la sant, tudiants en mdecine et graphiste.Nous avons principalement bas le contenu du programme sur une revue systmatique de la littrature, des guides de pratique, l'exprience clinique et l'expertise exprientielle des patients.Le codveloppement a t ralis en plusieurs cycles itratifs, dont trois mises l'essai.Rsultats: Grce l'apport des parties prenantes, nous avons codvelopp le programme Agir pour moi .L'identit du programme, son contenu, sa structure et les modalits d'apprentissage proposes soutiennent pas pas le dveloppement de comptences et l'application de stratgies d'autogestion par soi-mme.Ces dmarches sont favorises par l'intgration de tmoignages positifs, d'un contenu empreint de bienveillance et d'une utilisation accrue de techniques de changement de comportement.Conclusion: L'approche de recherche choisie a permis de crer un environnement d'apprentissage jug bienveillant, susceptible de soutenir le sentiment d'auto-efficacit et la motivation.
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 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 | 0,112 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».