Exploration de la priorisation de l'autogestion de la douleur chronique en présence de maladies concomitantes
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Au Canada, une personne sur cinq vit avec une douleur chronique, une maladie fréquemment associée à d’autres maladies chroniques. Comme pour la plupart des maladies chroniques, l’engagement réussi du patient dans la gestion des symptômes est essentiel pour la gestion de la douleur chronique. Dans le contexte de multiples maladies, l’autogestion implique une priorisation quotidienne des symptômes et des maladies, ainsi que des prises de décision, ce qui peut être exigeant. L’autogestion des maladies chroniques peut nécessiter une compétence plus complexe et des tâches pour aborder les différentes implications de chaque maladie. Objectif : Notre objectif de recherche était d’explorer les types et les processus de priorisation des symptômes dans l'autogestion chez les adultes vivant avec de la douleur chronique et d'autres maladies chroniques. Devis : Cette recherche a été menée dans le cadre d’une étude plus vaste adoptant un devis mixte séquentiel explicatif. Cette recherche s’est concentrée plus particulièrement sur la partie qualitative de l’étude. Lieu(x) : Les participants recrutés pour la composante qualitative ont participé à un entretien individuel semi-structuré en ligne ou en personne au Centre hospitalier de l’Université de Montréal. Participants : Au total, 25 participants ont été interviewés, dont 18 femmes et 7 hommes. Méthodes : Les participants étaient éligibles pour participer à l’étude s’ils avaient 18 ans ou plus, vivaient avec de la douleur depuis plus de trois mois et avaient au moins une autre condition médicale pour laquelle ils recevaient un traitement ou s’engageaient dans la gestion des symptômes. Les entretiens semi-structurés ont été menés en personne ou virtuellement et ont été retranscrits intégralement. Une analyse thématique réflexive a été utilisée pour explorer les récits des patients, et une approche ouverte et itérative a été adoptée pour coder les entretiens et générer des thèmes. Résultats : Le premier thème, axé sur la priorisation des symptômes, a montré différents processus de priorisation, notamment la priorisation d'une maladie dominante, la priorisation de plusieurs maladies pour éviter des conséquences indésirables, et enfin l'absence ou les processus automatiques de priorisation. Dans le deuxième thème, nous avons identifié plusieurs caractéristiques d'une maladie, en l'occurrence la douleur chronique, qui en faisaient une priorité d'autogestion : sa nature incontrôlable et handicapante, son omniprésence, son imprévisibilité, son caractère désagréable et son invisibilité pour autrui. Dans le dernier thème, nous avons souligné que certains facteurs psychosociaux influencent les niveaux d'engagement dans l'autogestion et les processus de priorisation, notamment le soutien social et la relation patient-médecin. Conclusions : La douleur chronique était la maladie la plus souvent priorisée par les participants dans leurs tâches d’autogestion. En raison de ses caractéristiques, c’était la maladie qui avait le plus d’impact négatif sur le fonctionnement quotidien.
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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».