Understanding Needs for Chronic Musculoskeletal Pain Management in a Northern Dene and Métis Community: A Community Based Needs Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic musculoskeletal (MSK) pain disproportionately affects Indigenous Peoples, and rural/remote communities face significant barriers in accessing care. La Loche, a Dene/Métis community in northern Saskatchewan, has limited access to specialized chronic pain management services and specialized health providers. Aims: The aim of this needs assessment was to gain insight into the community's priorities, strengths, and concerns regarding chronic MSK pain management. Community engagement and relationship building were essential to ensure that cultural protocols were respected and community worldviews were accurately represented. Methods: A community-directed needs assessment was conducted in collaboration with local health care providers and community members. To ensure appropriate representation of community-led priorities, reflexive thematic analysis was utilized and rooted within interpretive description and informed by community-based participatory research and Two-Eyed Seeing. Open discussions were conducted in person, over the phone, or via Zoom in a semistructured format. Thirteen individuals were interviewed (eight community members, five health care professionals). Results: Interviews conducted with community members and health care providers were analyzed separately. Both yielded the same four major overarching themes: (1) impact of pain on daily living, (2) barriers limiting access to care and the understanding of pain between health care provider and patient, (3) systemic oppression and negative experiences with health care, and (4) strength-based solutions. Conclusions: Five recommendations were developed to promote culturally safe and patient-centered environments for chronic MSK pain communication and future care delivery: (1) person-centered and community-directed care, (2) clinic model and staffing requirements, (3) practitioner education and awareness, (4) community education and awareness, and (5) community resources.
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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 | 0,014 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».