Integration of Pain Theories to Guide Knee Osteoarthritis Care
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis is one of the four leading causes of pain. To date, clinicians providing health care to people with knee osteoarthritis pain focus on evaluating pain intensity and its effect on physical function and provide management with foundations in theories of pain including gate control and specificity. Pain theories such as these have been driving pain management and pain research since the seventeenth century, when Rene Descartes proposed his reflex theory of pain. The purpose of this paper is to describe the evolution of pain theories leading up to the gate control theory and the neuromatrix theory, provide a critical review of these two theories specifically, and discuss the strengths and challenges of integrating these two theories in the guidance of knee osteoarthritis pain management. Integration of the gate control theory, which focuses on the spinal processing of pain, and the neuromatrix theory, which focuses on central processing of pain, gives a broader model for understanding and addressing the multiple dimensions of pain phenomena. The integrated gate control−neuromatrix model presented in this paper provides a theoretical basis for considering the cognitive and affective aspects in addition to the sensory aspects of osteoarthritis pain. Discussion of the multidimensional aspects of pain includes clinical implications and recommendations for evaluation and treatment approaches. Finally, future directions for research are recommended to test the proposed model and improve the management of osteoarthritis pain.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».