MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1970369207 · doi:10.1097/ajp.0b013e31802be869

An Interdisciplinary Expert Consensus Statement on Assessment of Pain in Older Persons

2006· article· en· W1970369207 sur OpenAlexaff
Thomas Hadjistavropoulos, Keela Herr, Dennis C. Turk, Perry G. Fine, Robert H. Dworkin, Robert D. Helme, Kenneth C. Jackson, Patricia A. Parmelee, Thomas E. Rudy, B. Lynn Beattie, John T. Chibnall, Kenneth D. Craig, Betty Ferrell, Bruce A. Ferrell, Roger B. Fillingim, Lucia Gagliese, Romayne Gallagher, Stephen J. Gibson, Elizabeth Harrison, Benny Katz, Francis J. Keefe, Susan J. Lieber, David Lussier, Kenneth E. Schmader, Raymond C. Tait, Debra K. Weiner, Jaime Williams

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Pain · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanYork UniversityMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institute on Aging
Mots-clésObservational studyStatement (logic)MedicinePain assessmentConsensus conferenceMEDLINESystematic reviewDementiaPhysical therapyPain managementPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper represents an expert-based consensus statement on pain assessment among older adults. It is intended to provide recommendations that will be useful for both researchers and clinicians. Contributors were identified based on literature prominence and with the aim of achieving a broad representation of disciplines. Recommendations are provided regarding the physical examination and the assessment of pain using self-report and observational methods (suitable for seniors with dementia). In addition, recommendations are provided regarding the assessment of the physical and emotional functioning of older adults experiencing pain. The literature underlying the consensus recommendations is reviewed. Multiple revisions led to final reviews of 2 complete drafts before consensus was reached.

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)0,152
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,157
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1520,157
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0090,007
Intégrité de la recherche0,0130,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,405 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations558
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Journal of PainMême sujetPain Management and Opioid UseTravaux en français237 207