Innovative Program to Prevent Pediatric Chronic Postsurgical Pain: Patient Partner Feedback on Intervention Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk of developing chronic postsurgical pain (CPSP) in youth is related to psychological factors, including preoperative anxiety, depression, patient/caregiver pain catastrophizing, and poor self-efficacy in managing pain. While interventions exist to address these factors, they are generally brief and educational in nature. The current paper details patient partner feedback on the development of a psychologist-delivered perioperative psychological program (PPP) designed to identify and target psychological risk factors for CPSP and improve self-efficacy in managing pain. METHODS: Qualitative interviews were conducted with two patients and their caregivers to discuss their surgical and pain management experience and to advise on components of the PPP. RESULTS: Reflexive thematic analysis of interviews generated the following themes, which were incorporated into the content and implementation of the PPP: caregiver involvement, psychological and physical strategies for pain management, biopsychosocial pain education, intervention structure, and supporting materials. CONCLUSIONS: The development of a novel psychologist-led PPP is a promising approach to mitigate mental health risks associated with pediatric CPSP and potentially boost postoperative outcomes and family wellbeing. Integrating patient partner feedback ensures that the PPP is relevant, acceptable, and aligned with the needs and preferences of the patients it is designed to serve.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».