Patients’ experiences with musculoskeletal spinal pain: A qualitative systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal (MSK) spinal pain encapsulates various conditions including lumbar (low back), cervical (neck), and thoracic pain that significantly impact individual and global health. While clinical aspects of spinal pain have been well-studied, understanding patients' personal narratives and lived experiences remains essential for enhancing patient-centered care, improving treatment adherence, and informing healthcare policies. It provides deep insights into the impacts of spinal pain, guiding more effective and empathetic treatment approaches. This systematic review aims to synthesize qualitative evidence on patients' experiences with MSK spinal pain, providing insight into the challenges faced, coping strategies, daily life impacts, and healthcare interactions. The objective of this review is to synthesize the qualitative evidence regarding the lived experiences of patients with MSK spinal pain. METHODS: This systematic review will use a meta-aggregation approach to synthesize data from qualitative studies, that will be identified through a comprehensive search of electronic databases and supplemented by grey literature searches. Two independent reviewers will screen, identify, and extract data from eligible studies. In cases of disagreement, conflicts will be resolved by consulting a third reviewer. These same reviewers will then use the Joanna Briggs Institute (JBI) qualitative quality assessment tool to evaluate the methodological quality of the identified studies, with the derived scores informing the synthesis process, that will involve extracting each study's findings along with their supporting illustrations, then grouped into categories based on similarity in meaning. These categories will then be aggregated to form synthesized findings. IMPLICATIONS: Synthesized findings on patients' lived experiences with MSK spinal pain including key themes, patterns, and insights will be presented. By emphasizing patient narratives, the results of the review can contribute to the optimization of outcomes, and to enhance patient-provider relations and improve quality of care in MSK spinal health.
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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 | 0,124 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,008 |
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 ».