Universal Precautions in Pain Medicine: A Rational Approach to the Treatment of Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
The heightened interest in pain management is making the need for appropriate boundary setting within the clinician-patient relationship even more apparent. Unfortunately, it is impossible to determine before hand, with any degree of certainty, who will become problematic users of prescription medications. With this in mind, a parallel is drawn between the chronic pain management paradigm and our past experience with problems identifying the "at-risk" individuals from an infectious disease model. By recognizing the need to carefully assess all patients, in a biopsychosocial model, including past and present aberrant behaviors when they exist, and by applying careful and reasonably set limits in the clinician-patient relationship, it is possible to triage chronic pain patients into three categories according to risk. This article describes a "universal precautions" approach to the assessment and ongoing management of the chronic pain patient and offers a triage scheme for estimating risk that includes recommendations for management and referral. By taking a thorough and respectful approach to patient assessment and management within chronic pain treatment, stigma can be reduced, patient care improved, and overall risk contained.
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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 | 0,042 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,037 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».