MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396587361 · doi:10.2196/55751

Perception of People Diagnosed With Fibromyalgia About Information and Communication Technologies for Chronic Pain Management: Cross-Sectional Survey Study

2024· article· en· W4396587361 sur OpenAlexvenueno aff
Xènia Porta, Rubén Nieto, Mayte Serrat, Pierre Bourdin

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitat Oberta de Catalunya
Mots-clésPreprintFibromyalgiaPerceptionChronic painPain perceptionPsychologyMedicineInternet privacyPhysical therapyComputer sciencePsychiatryWorld Wide WebNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic pain is prevalent in our society, with conditions such as fibromyalgia being notably widespread. The gold standard for aiding individuals dealing with chronic pain involves interdisciplinary approaches rooted in a biopsychosocial perspective. Regrettably, access to such care is difficult for most of the people in need. Information and communication technologies (ICTs) have been used as a way of overcoming access barriers (among other advantages). OBJECTIVE: This study addressed the little explored area of how individuals with fibromyalgia use and perceive different types of ICTs for pain management. METHODS: A cross-sectional study was conducted using an online survey. This survey was created to assess the use of different ICT tools for pain management, satisfaction with the tools used, and perceived advantages and disadvantages. In addition, data collection encompassed sociodemographic variables and pain-related variables, pain intensity, the impact of pain on daily life activities, and fear of movement/injury beliefs. In total, 265 individuals diagnosed with fibromyalgia completed the survey. RESULTS: Only 2 (0.75%) participants reported not having used any ICT tool for pain management. Among those who used ICT tools, an average of 10.94 (SD 4.48) of 14 different tools were used, with the most used options being instant messaging apps, websites dedicated to managing fibromyalgia, phone calls with health professionals, and online multimedia resources. Satisfaction rates were relatively modest (mean 2.09, SD 0.38) on a scale from 0 to 5, with instant messaging apps, phone calls with health professionals, fibromyalgia management websites, and online multimedia resources being the ones with higher satisfaction. Participants appreciated the ability to receive treatment from home, access to specialized treatment, and using ICTs as a supplement to in-person interventions. However, they also highlighted drawbacks, such as a lack of close contact with health professionals, difficulty expressing emotions, and a lack of knowledge or resources to use ICTs. The use of ICTs was influenced by age and educational background. Additionally, there was a negative correlation between satisfaction with ICT tools and fear of movement/injury. CONCLUSIONS: People with fibromyalgia are prone to using ICTs for pain management, especially those tools that allow them to be in contact with health professionals and have access to online resources. However, there is still a need to improve ICT tools since satisfaction ratings are modest. Moreover, strategies aimed at older people, those with lower levels of education, and those with higher levels of fear of movement/injury can be useful to potentiate the use of ICTs among them.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome ResearchTravaux en français237 207