Attending to Marginalization in The Chronic Pain Literature: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: There has been a recent and, for many within the chronic pain space, long-overdue increase in literature that focuses on equity, diversity, inclusion, and decolonization (EDI-D) to understand chronic pain among people who are historically and structurally marginalized. Aims: In light of this growing attention in chronic pain research, we undertook a scoping review of studies that focus on people living with chronic pain and marginalization to map how these studies were carried out, how marginalization was conceptualized and operationalized by researchers, and identify suggestions for moving forward with marginalization and EDI-D in mind to better support people living with chronic pain. Methods: We conducted this scoping review using critical analysis in a manner that aligns with dominant scoping review frameworks and recent developments made to scoping review methodology as well as reporting guidelines. Results: Drawing on 67 studies, we begin with a descriptive review of the literature followed by a critical review that aims to identify fissures within the field through the following themes: (1) varying considerations of sociopolitical and socioeconomic contexts, (2) conceptual conflations between sex and gender, and (3) differing approaches to how people living with chronic pain and marginalization are described. Conclusion: By identifying strengths and limitations in the research literature, we aim to highlight opportunities for researchers to contribute to a more comprehensive understanding of marginalization in chronic pain experiences.
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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 | 0,086 | 0,254 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».