Harmful words: A qualitative survey of pain clinicians’ perspectives on unhelpful messages in chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
Individuals living with chronic pain report experiences of stigma and invalidation, including from health professionals. Anecdotally, specialist pain clinicians must work hard to engage and treat patients who have past experiences of professionals discounting their pain, or of confusing or unsettling messaging about the cause of their symptoms. However, no study has yet explored pain clinicians' perspectives on unhelpful clinical messaging in this area. We conducted an online qualitative survey of 165 international pain clinicians, asking about the unhelpful messages heard, and repeated, by their patients. Participants reported unhelpful messaging as prevalent and clinically impactful. Qualitative survey data was analysed using inductive reflexive thematic analysis. Five themes were generated: (1) all in your head, (2) you're physically vulnerable, (3) an elusive fix, (4) the end of the line, (5) inadequate pain explanations. The results underscore the importance of taking a validating stance towards patients' pain report and avoiding messages that discourage movement and exercise. Pain clinicians were reluctant to endorse multiple investigations to find an imagined 'cause' for pain but also disliked clinical messages that implied hopelessness about the chronic pain situation. These results can guide clinical conversations in many settings where people with chronic pain receive care. PERSPECTIVE: Messages provided by clinicians to individuals living with chronic pain can be deleterious and unhelpful. Such clinical messages may invalidate pain, discourage movement, increase diagnostic uncertainty and/or provide a fatalistic long term outlook. Improvements in pain education for clinicians are required.
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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 | 0,025 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».