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Enregistrement W4410947452 · doi:10.3138/jmvfh-2024-0021

Interrelationship of brain fog, pain, and psychological distress with quality of life of Veterans with painful symptoms

2025· article· en· W4410947452 sur OpenAlexaffvenueabout
Ronessa Dass, Zeal Kadakia, Susan Clarke-Tizzard, Jocelyn E. Harris, Diana Velikonja, Tara Packham

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological distressDistressQuality of life (healthcare)Psychological painPsychologyClinical psychologyMedicinePsychiatryPsychotherapistAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Brain fog is a phenomenon experienced by persons with pain, described as a mental cloudiness associated with cognitive challenges (e.g., remembering information) that may result in reduced participation. Canadian Veterans are twice as likely as civilians to experience chronic pain and, consequently, brain fog. The experience of brain fog is also described by people with other conditions (e.g., traumatic stress) that are common among Veterans with chronic pain. The impact of brain fog from chronic pain among Veterans has not been qualitatively described. The purpose of this study was to describe the phenomenon and impacts of brain fog among Veterans with chronic pain. Methods: The study used a qualitative descriptive approach, guided by a constructivist theoretical lens. Focus groups were conducted to generate data, and verbatim transcripts were analyzed using an inductive content and gender matrix analysis. Results: Twenty-five Veterans (six women, 19 men) across Canada participated in this study. Three descriptive categories were identified: 1) brain fog experiences, 2) reciprocal and linear relationships of the triggers, impacts, and strategies to manage brain fog, and 3) barriers to and solutions for management. The matrix analysis identified gender differences in impacts and management strategies. Discussion: Brain fog was described as a fluctuating experience that could generate reciprocal cognitive and emotional impacts, creating challenges with meaningful engagement and goal achievement. To reduce the burden of this experience and restore quality of life, Veterans emphasized the need for awareness, development of tools to measure brain fog, and modifications to existing interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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