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Enregistrement W2019042786 · doi:10.1097/ajp.0b013e318164bb15

Toward a Biopsychomotor Conceptualization of Pain

2008· review· en· W2019042786 sur OpenAlexaff
Michael Sullivan

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Pain · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationPhenomenonSensationPsychologyPerceptionExperiential learningChronic painCognitive psychologyPain catastrophizingNeuroscienceEpistemologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Nearly 400 years ago, René Descartes proposed a model of pain perception that characterized pain as a purely physical phenomenon, devoid of psychologic influence. The characterization of pain as an exclusively sensory (or experiential) phenomenon continues to dominate current conceptualizations of pain. METHODS: This paper advances the view that the exclusive focus on pain sensation or experience as the essential feature of the pain system has given rise to conceptual frameworks that are incomplete and flawed. It is argued that individuals with pain differ from individuals without pain not only in how they "feel" but they differ in how they "behave." RESULTS: Arguments are put forward advocating for a biopsychomotor conceptualization of pain where pain behaviors are construed as integral components of the pain system. The biopsychomotor model proposes that at least 3 partially independent behavioral subsystems are integral components of pain. These include communicative pain behaviors, protective pain behaviors, and social response behaviors. Evidence is reviewed suggesting that different dimensions of pain behavior are functionally distinct, and questions are raised about the nature of motor programs responsible for the elicitation and maintenance of different forms of pain behavior. DISCUSSION: Clinical and theoretical implications of a biopsychomotor conceptualization of pain are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations127
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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