Multidimensional experience of pain in adults with cirrhosis: A qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of liver disease is projected to increase significantly by 2030, affecting 1.5 billion of the global population and approximately 3 million in Canada. With various etiologies, the progression of liver disease to cirrhosis varies from months, years, or decades. Experiencing pain can severely debilitate a person living with this condition. However, there is limited qualitative evidence to understand the subjective pain experience of individuals with cirrhosis. Understanding this experience with cirrhosis is crucial for providing comprehensive, person-centered care. The aim of this study was to qualitatively explore the multidimensional experience of pain for persons with cirrhosis. A qualitative descriptive approach was used, recruiting participants from a hepatology clinic in Toronto in 2021. Participants completed a Brief Pain Inventory Short Form questionnaire and a semistructured interview. Data analysis was guided by Hsieh and Shannon's stepwise directed content analysis. Fifteen interviews were conducted with adults (mean age: 54 years, 53% men, 47% women) with cirrhosis, most unable to work, with approximately half married/partnered. Participants reported diverse physical symptoms including visceral and musculoskeletal pain, often described as a constant experience. Psychologically, pain contributed to significant fatigue and emotional distress, affecting self-care and daily activities. Socioculturally, pain disrupted social interactions and financial stability, intensifying reliance on support systems. Participants reported limited effectiveness of pharmacological interventions, reliance on mindfulness and rest, and frustration with unmet pain management needs. These interrelated themes collectively impaired quality of life and independence. Exploring the multidimensionality of pain for persons with cirrhosis provides valuable insights to address the gaps in current pain management strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».