Pain: Understanding and challenges for the rheumatologist
Notice bibliographique
Résumé
Patients who consult a rheumatologist almostuniversally report experiencing pain. Rheumatologists,in turn, use the particular characteristics of the painreport to help toward making a specific musculoskeletaldiagnosis. Although the documentation of the symptomof pain has always been an important component of therheumatologists’ assessment, the specific managementof pain may take second place to the management of theunderlying rheumatic disease process.The appreciation of pain is now an integral partof patient care and has recently been identified by theJoint Commission on Accreditation of Healthcare Or-ganizations as the fifth vital sign (1). Pain impacts theoverall well-being of patients with rheumatic disease (2).Chronic pain negatively affects the physical and psy-chological status as well as overall quality of life ofpatients, both in adults and in children (3–6). Never-theless, pain in chronic disease is often poorly man-aged (7,8).In the last decade, we have seen an extraordinaryadvance in the unraveling of pain mechanisms at themolecular level. Pain is a complex factor, since not onlyis it dependent on the underlying pathologic process, butalso is influenced by a multiplicity of factors such as thepsychological status, past pain experience, cultural back-ground, environment, and genetics of the individual. It istherefore timely to examine pain mechanisms and themanagement of pain as it pertains to rheumatologypractice.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».