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Enregistrement W4412108139 · doi:10.2196/66396

Identifying Psychosocial, Self-Management, and Health Profiles Among Women With Chronic Pain Who Have Experienced Intimate Partner Violence and Those Who Have Not: Protocol for a 2-Phase Qualitative and Cross-Sectional Study Using AI Techniques

2025· article· en· W4412108139 sur OpenAlexvenueno aff
Ainara Nardi-Rodríguez, Sónia F. Bernardes, María Ángeles Pastor-Mira, Sofía López-Roig, Lidia Pamies-Aubalat, Andrés Sánchez-Prada, Victòria Aurora Ferrer Pérez, Ignacio Rodríguez‐Rodríguez, Purificación Heras-González

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violencePsychosocialThematic analysisMedicinePoison controlCross-sectional studyQualitative researchPsychologyClinical psychologySuicide preventionPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Women who experience intimate partner violence (IPV) are more likely to develop disabling chronic pain (CP). However, there is little information on what it means to live with CP while being exposed to IPV. In addition, despite well-established risk and protective factors for CP and its health outcomes, there are no data on whether these factors differ in women who have experienced IPV compared to those who have not. OBJECTIVE: Our aims are to understand the meaning and implications of living with CP for women who have experienced IPV compared to women with CP alone and to identify possible differences in risk and protective factors as well as health outcomes. METHODS: We have designed 2 studies to be conducted in 2 phases. The first phase will involve a qualitative study with a descriptive and exploratory design. Individual semistructured interviews will be conducted with at least 10 women with CP alone and with 10 women with CP who have experienced IPV. Reflexive thematic analysis will be used to examine participants' experiences, meanings, and realities. In the second phase, a cross-sectional study will be conducted with women with CP affected by IPV, including those currently experiencing IPV and those with past exposure to IPV, as well as women with CP who have never experienced IPV. A total of 359 women will complete various scales assessing risk and protective factors (eg, pain-related worrying and activity patterns) and health outcomes (eg, legal and illegal drug use and health care use). Data analysis will involve inferential statistics and machine learning. RESULTS: As of May 2025, we had contacted relevant associations to present the project and begin recruiting voluntary participants. We have conducted the pilot study to assure the adequacy of the questionnaire and usability or technical functionality of the web-based platform. The results are expected to be published starting in January 2026. CONCLUSIONS: This research addresses two urgent needs in pain research identified by the European Pain Federation: (1) expanding knowledge on CP management in relation to contextual factors; and (2) identifying specific psychosocial, self-management, and health profiles among women with CP who have experienced IPV and those who have not. This could provide valuable insights for personalizing pain management treatments. In addition, the findings may help identify women experiencing IPV who present to health care settings. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/66396.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,004

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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,646
Écart entre enseignants0,387 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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