Trauma- and violence-informed assessment and management of pain: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Trauma has been defined as “a lasting emotional response that often results from living through a distressing event” (CAMH, 2022). The experience of a traumatic even can adversely impact an individual’s sense of safety, sense of self, their ability to regulate their emotions, and navigate relationships. Exposure to trauma is widespread; a survey of 24 countries which included 68,894 respondents found that over 70% reported at least one traumatic event and 30.5% were exposed to four or more traumatic events (Benjet et al., 2016). In Canada the rate of exposure to traumatic events is 75.9% (Van Ameringen et al., 2008). It is increasingly recognized that trauma may set the stage for persistent psychological and physical distress (D’Andrea et al., 2011). Pain and trauma are highly comorbid and is associated with increased experiences of pain, functional impairments, and healthcare utilization (McKernan et al., 2019; Nicol et al., 2016; Sachs-Ericsson et al., 2017). Individuals with a history of traumatic life events may be at risk of re-traumatization as a result of their health care experiences (Coles & Jones, 2009). In recognition of this, Health Canada established the Canadian Pain Task Force (CPTF) to provide advice on best practices for the prevention and management of chronic pain. Their final report, an Action Plan for Pain in Canada (2021), recommended that an equity-oriented and trauma- and violence-informed (T&VI) approach is essential to understand, prevent, and treat pain in populations disproportionately impacted by pain. Trauma- and violence-informed care recognizes the universal impact of trauma, how trauma may present in individuals, and responses in a way that avoids re-traumatization (SAMHSA, 2014). Despite the increased recognition of the need for trauma-informed care, limited research has assessed the principles and practices of trauma- and violence-informed pain assessment and pain management. As such, in order to map the research literature in this area, a scoping review using Arksey and O’Malley’s framework methodology (2005) will be conducted with support from a professional librarian for trauma- and violence-informed approaches to pain assessment and pain management.
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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 | 0,043 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,008 |
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 ».