The use of Arts-Based Research in Chronic Pain: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: As an emerging approach, arts-based research holds potential to advance understanding of the complex and multidimensional experiences of chronic pain and means of communicating this experiential evidence. This scoping review aimed to map and explore the extent of arts-based research in chronic non-cancer pain, understand the rationale behind using arts-based research methods, and identify directions for future research. Methods: Databases PsycINFO, MEDLINE, EMBASE, and CINAHL were searched for eligible English-language articles from inception to November 2022. Out of 1321 article titles and abstracts screened for eligibility, 18 articles underwent full-text screening, with 14 ultimately meeting all inclusion criteria. We conducted a narrative synthesis of data extracted from the 14 reviewed articles. Results: The review articles focused on a wide range of chronic non-cancer pain conditions, with 12/14 employing qualitative methods (86%), one repeated measures experimental design, and another a multiphase, multimethod design. Seven articles described the use of drawing, painting, or mixed-media artwork; four used photography; two used body mapping; and one used e-book creation. The rationale for arts-based research included exploring and better understanding patients' experiences with chronic non-cancer pain, constructing an intervention, and investigating or validating a clinical tool. Nine articles reported that their arts-based research methods produced unintended therapeutic benefits for participants. Recommendations for future research included using arts-based research to better understand and communicate with patients and providers, exploring convergence with art therapy, and designing creative and flexible multiphased studies involving collaboration across disciplines. Conclusions: Despite the wide variation in sample and art modalities across reviewed articles, arts-based methods were considered suitable and highly effective for investigating chronic non-cancer pain.
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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 | 0,016 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».