Associations of Gender Role and Pain in Musculoskeletal Disorders: A Mixed-Methods Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have investigated the association of gender roles with pain outcomes in healthy individuals. However, little is known about this association in those with musculoskeletal (MSK) disorders. Therefore, this mixed-methods systematic review aimed to investigate the association of sociocultural gender roles on pain outcomes in adults with MSK disorders. Literature from Medline, CINAHL, Web of Science, and Embase was reviewed from inception to February 2023. Eligibility criteria included studies of adults with an MSK pain disorder that explored the relationship between gender roles and pain for all primary qualitative and quantitative study designs. Exclusion criteria were gray literature, review articles, case studies, and conference proceedings. Risk of bias was assessed via the Quality Appraisal for Diverse Studies for quantitative studies and the McMaster Quality Appraisal Tool for qualitative studies. Eleven studies were included, 9 qualitative, and 2 quantitative with a total of 540 participants (19.6% women, 80.4% men) with various MSK disorders. The convergent integrated approach was used to synthesize data from the qualitative and quantitative studies resulting in 3 themes and 7 subthemes. Our findings identified differences in the way individuals explained the cause of their pain, were treated for their pain in a social and systemic context, and in describing the effect pain had on their lives based on gender roles. There is a need for pain management to evolve to acknowledge the individual pain experience through exploration of an individual's gender identity and roles. PERSPECTIVE: This article demonstrates that gender roles have a multidimensional influence on the pain experience in those with MSK disorders. These findings support the development of gender-sensitive, patient-centered approaches to pain management, acknowledging each individual's important roles and identities.
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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 | 0,028 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».