Anatomy of the Pain Centre waiting list at the Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Waiting list management at chronic pain clinics has become a serious problem throughout Canada. We analyzed the waiting list at the Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM) Pain Centre. METHODS: The present study is an observational, prospective study. We used a specifically designed survey questionnaire. Survey findings were analyzed with descriptive statistical methods. RESULTS: A total of 270 patients were contacted; only 146 were included. Of these, 93 were women and 53 men. The average age was 55.9 years. Fifty-two percent of the patients were referred by a medical specialist; 34% by family physicians; 3% for emergency; and 11% unknown. The mean for pain score was 6.7/10. Seventy-three percent were taking pain killers with an average improvement on their pain score of 52%. Ten percent of respondents were not taking any type of analgesic medication, while 17% were taking over-the-counter drugs. Fifty-three percent of the patients had been suffering from chronic pain for 5 years or less, while 10% had been suffering and awaiting specialized pain treatment for more than 20 years. CONCLUSION: Our data suggests that accessibility to specialized health care is not the sole obstacle to the timely and effective management of chronic pain. Seventy-three percent of the patients were taking some form of pharmaceutical treatment for pain and reported an average improvement rate of 52% on their pain score under medication. Such inconsistency may be attributable to patients' lack of compliance with their treatment. The World Health Organization Working Group recommended in chronic patients a novel approach to health care, based on patient therapeutic education. Our results show that patients need to acquire self-management skills regarding their chronic conditions.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 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 ».