Chronic Pain in Canada: Have We Improved Our Management of Chronic Noncancer Pain?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic noncancer pain (CNCP) is a global issue, not only affecting individual suffering, but also impacting the delivery of health care and the strength of local economies. OBJECTIVES: The current study (the Canadian Chronic Pain Study II [CCPSII]) was designed to assess any changes in the prevalence and treatment of CNCP, as well as in attitudes toward the use of strong analgesics, compared with a 2001 study (the CCPSI), and to provide a snapshot of the current standards of care for pain management in Canada. METHODS: Standard, computer-assisted telephone interview survey methodology was applied in two segments, ie, a general population survey and a survey targeting randomly selected primary care physicians (PCPs) who treat moderate to severe CNCP. RESULTS AND DISCUSSION: The patient-reported prevalence of CNCP within Canada has not markedly changed since 2001 but the duration of suffering has decreased. There have been minor changes in regional distribution and generally more patients receive medical treatment, which includes prescription analgesics. Physicians continue to demonstrate opiophobia in their prescribing practices; however, although this is lessened relating to addiction, abuse remains an important concern to PCPs. Canadian PCPs, in general, are implementing standard assessments, treatment approaches, evaluation of treatment success and tools to prevent abuse and diversion, in accordance with guidelines from the Canadian Pain Society and other pain societies globally, although there remains room for improvement and standardization.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».