Strategies to optimise the health equity impact of digital pain self-reporting tools: a series of multi-stakeholder focus groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are avoidable differences (i.e., inequities) in the prevalence and distribution of chronic pain across diverse populations, as well as in access to and outcomes of pain management services. Digital pain self-reporting tools have the potential to reduce or exacerbate these inequities. This study aimed to better understand how to optimise the health equity impact of digital pain self-reporting tools on people who are experiencing (or are at risk of) digital pain inequities. METHODS: This was a qualitative study, guided by the Health Equity Impact Assessment tool-digital health supplement (HEIA-DH). We conducted three scoping focus groups with multiple stakeholders to identify the potential impacts of digital pain self-reporting tools and strategies to manage these impacts. Each group focused on one priority group experiencing digital pain inequities, including older adults, ethnic minorities, and people living in socio-economically deprived areas. A fourth consensus focus group was organised to discuss and select impact management strategies. Focus groups were audio-recorded, transcribed verbatim, and analysed using a framework approach. We derived codes, grouped them under four pre-defined categories from the HEIA-DH, and illustrated them with participants' quotes. RESULTS: A total of fifteen people living with musculoskeletal pain conditions and thirteen professionals took part. Participants described how digital pain self-reports can have a positive health equity impact by better capturing pain fluctuations and enriching patient-provider communication, which in turn can enhance clinical decisions and self-management practices. Conversely, participants identified that incorrect interpretation of pain reports, lack of knowledge of pain terminologies, and digital (e.g., no access to technology) and social (e.g., gender stereotyping) exclusions may negatively impact on people's health equity. The participants identified 32 strategies, of which 20 were selected as being likely to mitigate these negative health equity impacts. Example strategies included, e.g., option to customise self-reporting tools in line with users' personal preferences, or resources to better explain how self-reported pain data will be used to build trust. CONCLUSION: Linked to people's personal and social characteristics, there are equity-based considerations for developing accessible digital pain self-reporting tools, as well as resources and skills to enable the adoption and use of these tools among priority groups. Future research should focus on implementing these equity-based considerations or strategies identified by our study and monitoring their impact on the health equity of people living with chronic pain.
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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 | 0,099 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».