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Enregistrement W2060720411 · doi:10.1097/phm.0b013e31815e87b1

Chronic Pain: Second, Do No Harm

2008· review· en· W2060720411 sur OpenAlexaff
John P. Barbuto, George L. White, Christina A. Porucznik, Edward B. Holmes

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physical Medicine & Rehabilitation · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensCanadian Automotive Partnership Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic painMedicinePsychosocialSomatizationAddictionPsychiatryPain disorderIntensive care medicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pain may be undertreated--contributing to anguish, as reported by the World Health Organization. Pain may be overtreated--inadvertently contributing to drug addiction, drug diversion, and even death. Pain may be misunderstood-contributing to illness propagation, as reported in somatization literature. Pain words may even be presented as a tool of manipulation, where report of pain is verbiage in pursuit of utilitarian social consequence. Thus, primum non nocere--first, do no harm--is not easily achieved in the pharmacological treatment of pain, particularly in pain reported chronically. Herein, we examine the pharmacological treatment of chronic pain, and we suggest strategies for improved management that are based on solid principles derived from extensive experience which may protect against the problems derived from the vague and subjective nature of pain symptoms. Optimal treatment of chronic pain may be assisted by three paradigms: (1) an adequate model of appraisal, (2) treatment focused on pathophysiology (whether physical, psychosocial, or some combination of these), and (3) frequent reassessment of total social function. By these approaches, contribution to drug abuse, diversion, and life deterioration can be largely avoided. Whereas the emphasis here is pharmacological management, the principles may be more widely applied to other therapies of chronic pain.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,328 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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