Roadmap to the ‘Chronic Pain GPS for Adolescents’ Intervention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A biopsychosocial approach to understanding and treating pain is crucial; however, there are limited socially targeted interventions for adolescents with chronic pain (ACP). Peer support interventions implemented with other populations are associated with positive outcomes. ACPs perceive peer support to have high potential value. This study explored the preferences of ACP regarding the content and design of a group peer support intervention. METHODS: Fourteen ACP (M age : 15.21 y; 9 females; 3 males, 1 nonbinary, and 1 gender questioning) completed a virtual interview and survey. Interviews were analyzed using inductive qualitative content analysis, and surveys were analyzed using descriptive statistics. RESULTS: Adolescents described how they want to both talk and do activities together within a fun and casual environment with a facilitator present-ideally, someone with lived experience of chronic pain. Preferences were for a medium-sized group intervention that was in-person, at a consistent time on a weekday after school, and semi-structured. Barriers to attending and engaging in the potential group peer intervention were also discussed. DISCUSSION: ACPs desire a facilitated socially focused intervention that provides them with the opportunity to spend time with other ACPs. A group peer support environment where ACPs can provide and receive peer support through sharing their experiences with others who understand them as well as engage in activities was described. The findings from this study provide insights for the development of a group peer support intervention.
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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 | 0,017 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,005 |
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 ».