Patient-Reported Wait Times and the Impact of Living with Chronic Pain on their Quality of Life: A Waiting Room Survey in Chronic Pain Clinics in Ontario, Manitoba, and Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Background: Wait times at Canadian multidisciplinary pain clinics have been reported as excessive for nearly 2 decades. Aims: The aim of this study was to gain insight into the patient experience of waiting for chronic pain specialty care. Methods: A cross-sectional survey of new patients waiting for an appointment was conducted in six multidisciplinary pain clinics, including one pediatric clinic, in Ontario, Quebec, and Manitoba between February 2020 and October 2022. Participants were asked about the length of time they waited for their appointment since being referred, their quality of life, health care professionals seen while waiting, and an open-ended question, "Is there anything else you'd like to tell us?" Results: Among the 493 adult and 100 pediatric respondents, 53% of adults and 82% of children reported wait times under 6 months, whereas 22% of adults and 4% of children waited longer than a year. Between 52% and 63% of adults and 29% to 48% of children reported being affected by chronic pain "quite a bit" or "extremely" on measures of quality of life. The most visited health care professionals while waiting for a pain clinic appointment were family doctors/nurse practitioners for adults and physiotherapists for children. Qualitative analysis of open-ended question responses revealed eight themes: system navigation issues, administrative issues, decreased quality of life, distress, self-advocacy, coping strategies, communication, and distrust. Conclusions: Our findings provide real-time regional snapshots into the impact of long wait times experienced by Canadians living with chronic pain. There is an urgent need to better support patients during the waiting period. Expanding technologies such as electronic consultation hold great promise.
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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 | 0,023 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».