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Enregistrement W7055427212

Codéveloppement et évaluation de la faisabilité et des effets potentiels d'un programme en ligne d’autogestion de la douleur chronique non cancéreuse

2024· other· fr· W7055427212 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational trainingContinuing educationPoison controlSelf evaluation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problématique. L'autogestion est une approche à privilégier pour gérer la douleur chronique (DC) dont souffre un adulte sur cinq au Canada. Comparativement aux soins usuels, suivre un programme pour acquérir des compétences en autogestion améliore, à court et à moyen terme, plusieurs aspects du fonctionnement physique et émotionnel. L'offre de tels programmes en présentiel est toutefois limitée par de longues listes d'attente au Québec. Par ailleurs, en 2020, aucun programme d'autogestion en français, en ligne et codéveloppé avec des patients partenaires atteints de douleur n'était accessible. Pourtant, la littérature pointe vers l'inclusion de ces partenaires aux équipes de développement, permettant la considération de leurs besoins et préférences. Objectifs. Codévelopper un programme en ligne d'autogestion de la douleur chronique non cancéreuse, en évaluer la faisabilité et l'acceptabilité, et en explorer les effets potentiels. Méthode. Étude 1. La démarche de codéveloppement s'inscrit dans la recherche basée sur la conception, s'appuie sur des assises théoriques et se concrétise par un partenariat entre chercheurs, partenaires atteints de douleur chronique, professionnels de la santé et graphiste. Le contenu du programme est principalement basé sur les données probantes issues de la littérature et de guides de pratique, l'expérience clinique et l'expertise expérientielle des patients. Le codéveloppement a été réalisé en cycles itératifs, dont trois mises à l'essai. Étude 2. L'étude de faisabilité est réalisée avec une méthode mixte selon un devis séquentiel explicatif. Les participants suivent le programme et remplissent à trois reprises des questionnaires en ligne sur l'intensité et l'interférence de la douleur, la dépression, l'anxiété, la catastrophisation et l'auto-efficacité. Post-intervention, ils remplissent également des questionnaires sur l'acceptabilité du programme et sur leur impression globale de changement. Je réalise ensuite des entrevues semi-structurées auprès d'un sous-échantillon de participants et intègre les données quantitatives et qualitatives dans des tableaux conjoints intégratifs. Résultats. Étude 1. Grâce à l'apport des parties prenantes et aux boucles itératives de conception, nous avons codéveloppé le programme « Agir pour moi » qui se décline sur 8 semaines et peut être suivi sans le soutien d'un professionnel de la santé. Il aborde le concept de la douleur et propose des stratégies pour la gestion du stress, de l'énergie, de l'activité physique, des pensées et des émotions, du sommeil, de l'alimentation et du maintien du changement. L'identité du programme, son contenu, sa structure et les modalités d'apprentissage proposées soutiennent pas à pas le développement de compétences et l'application de stratégies d'autogestion. Ces démarches sont favorisées par l'intégration de témoignages positifs, un contenu empreint de bienveillance et une utilisation accrue de techniques de changement de comportement. Un plan personnel, téléchargeable depuis la plateforme, accompagne en outre les apprenants dans leur progression. Étude 2. Parmi les 63 adultes recrutés en attente de services d'un centre de traitement interdisciplinaire de la douleur chronique, les taux de réponse étaient respectivement de 69,8 % et 55,6 % aux questionnaires post-intervention et au suivi à trois mois. Vingt-neuf participants ont terminé le programme. Les participants qui ne l'ont pas suivi selon le calendrier prévu ont principalement évoqué des raisons externes à l'étude et au programme. Les quinze personnes interviewées décrivent le programme comme étant acceptable, facile à utiliser et engageant, ce qui concorde avec les données quantitatives recueillies. Vingt-quatre participants rapportent un certain degré d'impression globale de changement. Post-intervention, nous observons des indications d'améliorations pour l'auto-efficacité, l'intensité et l'interférence de la douleur, la dépression et la catastrophisation. En plus de ces effets, les personnes interviewées rapportent entre autres une meilleure gestion, moins de comparaisons avec la vie avant la douleur, un meilleur état psychologique, un niveau d'activité accru et une vie sociale plus épanouie. Les réponses aux questionnaires et la rétroaction des participants interviewés soutiennent la faisabilité et l'acceptabilité du programme, en plus de fournir des indications préliminaires quant à ses effets potentiels. Conclusion. Le nouveau programme en ligne d'autogestion Agir pour moi permet de mieux soutenir les francophones atteints de douleur chronique en favorisant l'accès au soutien à l'autogestion. Les deux études réalisées contribuent à l'avancement des connaissances sur les plans de l'engagement des patients et du public, du développement d'intervention visant le changement de comportement en santé, la réalisation d'étude adoptant une méthode mixte et plus particulièrement à l'intégration des données quantitatives et qualitatives en tableaux conjoints intégratifs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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