Pain Self-Management Behaviors in Breast Cancer Survivors Six Months Post-Primary Treatment: A Mixed-Methods, Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: One-third of breast cancer (BC) survivors experience chronic treatment-related pain (CTP) that requires multimodal management strategies, which may include pain self-management behaviors (PSMBs). Most studies exploring PSMBs focus on patients with advanced cancer, who may differ from survivors in their pain management needs and access to resources. This mixed-methods study explored PSMBs of survivors of BC, referral sources, and goals for pain relief, and examined the relationship between PSMB engagement and pain intensity/interference. Methods: Survivors of BC who were six months post-treatment completed measures assessing their pain intensity/interference and PSMB engagement. Purposive sampling identified a subset of participants who completed interviews, which were analyzed using thematic analysis. Results: Participants (n = 60) were 60 ± 10 years old. Worst Pain Intensity and Pain Interference were 3.93 ± 2.36 and 2.09 ± 2.11, respectively. Participants engaged in 7 ± 3.5 PSMBs. The most common were walking (76%) and distraction (76%). PSMBs described in the interviews (n = 10) were arm stretching and strengthening exercises, seeking specialized pain management services, and avoidance. Most PSMBs were self-directed or suggested by friends. All pain relief goals were to minimize pain interference. PSMB engagement was not associated with Worst, Least, or Average Pain Intensity (all rs ≤ −0.2, p ≥ 0.05) but was associated with Pain Interference (rs = 0.3, p ≤ 0.01). Conclusions: The survivors of BC engaged in many PSMBs, with varying levels of effectiveness and a varying quality of supporting evidence. Most PSMBs were self-directed and some required intervention from healthcare providers or other people, while others required access to limited specialized pain management services.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».