Empowering people living with chronic pain to use self-management strategies in their daily lives: understanding occupational therapy practices
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Chronic pain affects daily functioning and quality of life for many individuals. Occupational therapists significantly contribute by facilitating self-management strategies, yet specific processes used remain under-documented. This study describes occupational therapy processes supporting chronic pain self-management. METHODS: A descriptive qualitative design involving three focus groups with 15 occupational therapists experienced in chronic pain management was used. Thematic analysis was used to identify key competencies and processes. RESULTS: Three main competencies were targeted in occupational therapy interventions: understanding one's condition, effectively using chronic pain self-management strategies, and self-regulating to engage in meaningful activities. To develop these competencies, occupational therapists implemented multiple key processes, including establishing a strong therapeutic bond, supporting individuals in identifying meaningful goals, understanding and tailoring interventions to pain-related occupational patterns, providing experimentation opportunities to foster self-management strategy development, facilitating the acquisition of self-regulation skills, and developing a personalized toolbox and relapse self-management plan. CONCLUSION: Occupational therapists foster chronic pain self-management through structured interventions, experiential learning, and transformative processes, enabling adaptive strategy integration into daily routines. This promotes competency development, enhancing daily functioning and meaningful engagement as well as highlighting occupational therapy's role in improving quality of life for individuals 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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».