Integrating individuals with chronic pain in health professions education: assessing current involvement practices and achieving consensus on target content for pain education
Notice bibliographique
Résumé
Background: More than seven million Canadians live with chronic pain, yet health professionals across the country are often inadequately prepared to care for them.Recent calls to improve how Health Professions Education (HPE), meaning the education of students in a health professions program, addresses pain have highlighted the need to improve pain education by integrating people living with pain in HPE.One of the current gaps in pain education is that HPE students lack a comprehensive understanding of the experience of living with pain.Unfortunately, there has been very little research examining what people living with pain think HPE students should learn about the lived experience.Filling this gap is essential, given that effective pain healthcare relies on health professionals understanding the lived experience of pain, as a foundation for partnership with patients.Furthermore, it remains unclear how people living with pain are currently involved in HPE across different universities and programs, despite the calls to integrate them in pain education.This thesis aims to address these gaps by 1) assessing the current involvement of people living with pain across different HPE programs and 2) building consensus among people living with pain regarding what health professionals should learn about their lived experience.Study #1: Assessing how people living with pain are involved in health professions pain education Aims: The primary objective of Study #1 was to assess the extent to which people living with pain are involved in pain education across HPE programs.Methods: A survey was distributed to pain educators, receiving responses from 35 participants.The survey included questions about the involvement of people living with pain in their teaching, the specifics of their List of Abbreviations HPE -Health Professions Education, with respect to pain education for pre-licensure health professionals, such as students studying in medicine, nursing, physical therapy, or occupational therapy, among others Manuscript #1: Assessing how people living with pain are involved in health professions pain education
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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 | 0,020 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».