Risk factors of decisional conflict among people living with chronic pain identified through a pan-Canadian survey
Notice bibliographique
Résumé
Making decisions about chronic pain care is often challenging due to uncertainties, leading to decisional conflict when individuals do not receive the support and information they need. Shared decision-making interventions can help meet these needs; however, their effectiveness is inconsistent in the context of chronic pain. This study aimed to identify the decisional needs influencing decisional conflict among adults with chronic pain in Canada, to guide the development of more comprehensive interventions. In this pan-Canadian online survey, we measured decisional conflict related to the most difficult decision using the Decisional Conflict Scale (≥ 37.5 indicating clinically significant conflict) and assessed decisional needs based on the Ottawa Decision Support Framework. Of the 1,649 participants, 1,373 reported a Decisional Conflict Scale score. The mean age was 52 (SD = 16.4), with half of respondents being men (49.5%) and pain duration ranging from 3 months to 59 years. One-third (33.7%) experienced clinically significant decisional conflict. Seventeen risk factors were identified, including difficulty understanding healthcare information (OR = 2.43) and lack of prior knowledge of available options (OR = 2.03), while role congruence in decision-making was associated with reduced conflict (OR = 0.57). Future SDM interventions could be enhanced by targeting multiple risk factors of decisional conflict.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».