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Enregistrement W7117373690 · doi:10.1002/alz70858_107386

Navigating Pain Management: Perspectives of Community‐Dwelling People with Dementia and their Caregivers on Nonpharmacological Interventions

2025· article· en· W7117373690 sur OpenAlexaboutno aff
Amy Kwok, Ben Senderling, Justine S. Sefcik, Annalisa Na

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionModalitiesDementiaPerceptionPain managementChronic pain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: For pain management there are 16 non-pharmacological interventions, ranging from acupuncture to yoga, reviewed in clinical practice guidelines (CPGs) endorsed by the American Academy of Orthopedic Surgeons (AAOS), American Geriatrics Society (AGS), and American College of Rheumatology (ACR). Since dementia does not impact underlying pain mechanisms, clinicians can recommend these interventions to community-dwelling persons living with dementia (PLWD) with chronic pain and their caregivers. However, it is unknown how PLWD and their caregivers perceive these interventions. Learning about these perceptions can provide insight into factors influencing engagement and outcomes in pain management. Therefore, this study explored the perspectives of community-dwelling PLWD and their caregivers on nonpharmacological pain management interventions. METHOD: We took a qualitative descriptive approach involving semi-structured interviews. Eligible PLWD were: ≥ 60 years old, cognitively impaired indicated by Montreal Cognitive Assessment ≤ 16, pain duration ≥ 3 months with intensity of ≥ 3/10. Eligible caregivers provided regular care to PLWD ≥ 1 year. Interviews followed a guide outlining the 16 interventions from AAOS, AGS, and ACR CPGs. An initial content analysis led us to code PLWD and caregiver perceptions of interventions as: positive (+1) for perceived benefits, neutral/unsure (0) for uncertainty or lack of familiarity, and negative (-1) for concerns or reluctance to use the intervention. These perceptions were visualized in a heatmap to display high and low thematic density. RESULT: Nine participants were interviewed: five PLWD and four caregivers (Table 1). Heatmap visualization (Table 2) illustrated intensity scores of thermal modalities (+7) and self-management (+5) as most positively perceived for pain management. While acupuncture (-6), electrical stimulation (-2) and weight loss management (-2) were most negatively viewed. Interventions that the majority were unsure of included aerobic exercise (n = 6), massage (n = 6), modified shoes/inserts (n = 6) and assistive devices (n = 5). CONCLUSION: Perceptions of nonpharmacological pain management varied among PLWD and caregivers. Thermal modalities and self-management were most favorable, while several other interventions were not. Uncertainty about some interventions for chronic pain suggests a need for patient education. In clinical practice, interventions should be tailored and aligned with preferences while addressing misconceptions of the PLWD and caregivers.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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