MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2040855977 · doi:10.5489/cuaj.1809

Bending a tree while it is young: Getting pain management training on the academic map

2013· article· en· W2040855977 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel Engeler

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)BendingPain managementTree (set theory)Medical educationComputer scienceMedicinePsychologyKnowledge managementPhysical therapyGeographyEngineeringStructural engineeringMeteorologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

he authors of the paper have to be congratulated for their idea to focus on the important issue of training in management of acute and chronic pain.Probably most urologists and other clinical specialists around the world would agree that structured training in the management of pain during medical school or residency draws only very limited attention.Guidelines for general pain management are available from some pain societies, but also urology-specific guidelines with regard to pain exist. 1,2But guidelines only accomplish their purpose if they are implemented in daily practice, and most importantly transferred into medical education programs.The management of patients with pain, especially in the case of chronic pain, is often a difficult task.Many hospitals in industrialized countries now have acute pain management and palliative care services, but these are not available to everybody at all times.Therefore, the individual treating physician often is the first and most important part of the team and must understand different aspects of treatment.In the optimal case for the management of chronic pain, a multidisciplinary team should care for the patient, focussing on all aspects of pain, including psychological and functional consequences using an integrative approach. 3As with other difficult medical treatments, opioid use for pain is criticized for its inappropriate application.It is important to know how and when to use opioids; however, it is equally crucial to know when they should be avoided.Guidance on all of this is important and should be part of structured training.An experiential or "learning by doing" approach for most of pain management issues is insufficient.If treatment selection is based on habits rather than evidence, optimal management will often be lacking.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,010

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineIncitatifs
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Urological Association Journal→Même sujetAnesthesia and Pain Management→Travaux en français237 207→