Lived Experiences of Chronic Pain among Immigrant Indian Women in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain affects an estimated 1.5 million people in Canada (Canadian Pain Task Force, 2019). As recent immigrant status is a risk factor for the development and progression of chronic pain (Cimmino, Ferrone Cutolo, 2011), it is a particular concern for Canadian immigrant communities. Currently, the Indian population is the fastest growing immigrant group in the country (Statistics Canada, 2014). This makes them an important community in which to understand chronic pain – both its manifestations and its meaning – to ensure culturally-sensitive pain management (Weerasinghe Numer, 2010). As elsewhere in the world, the prevalence of chronic pain is higher among Indian women than men, with women also reporting more severe pain (Dureja et al., 2013). In countries other than India, Indian women also report more pain than non-Indian women (Chia et al., 2016; Allison et al., 2002). However, little is known about their lived experiences of chronic pain or the context in which their pain occurs. In order to fill these gaps, the current qualitative study explores: (1) Canadian immigrant Indian women’s lived experiences of chronic pain, and (2) the role culture plays in these experiences. Thirteen immigrant Indian women with chronic, non-cancer pain participated in this study. Women’s experiences were gathered using one-on-one interviews and photovoice methods. interviews and photographs were analyzed using van Manen’s (1990) phenomenological thematic analysis and Oliffe, Bottorff, Kelly and Halpin’s (2008) photograph analysis. Findings revealed the multidimensional nature of Indian women’s chronic pain, as well as the influence of the larger contexts of gender and immigration on their pain experiences. In particular, women discussed pain in relation to gendered roles and expectations. They also described the process of emigrating to a new country, adapting a new way of life, and adjusting to shifting roles as key factors affecting their pain experiences. These valuable insights have practical, as well as theoretical implications; they not only inform our current knowledge of pain within this understudied population, but also expand our understanding of pain’s biocultural components to include gender and immigration.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».