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Enregistrement W2076110105 · doi:10.2217/pmt.14.18

Minimize Opioids by Optimizing Pain Psychology

2014· editorial· en· W2076110105 sur OpenAlex
Beth D. Darnall

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePain Management · 2014
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institutes of Health
Mots-clésChronic painMedicineOpioidMoodOpioid use disorderIrritabilityFibromyalgiaMedical prescriptionPsychiatryDepression (economics)Pain catastrophizingEpidemiologyPain ladderPhysical therapyAnxietyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than 100 million Americans have chronic pain [1] and estimates suggest that pain affects more than 1 billion people globally [2].Pain is the primary reason people seek medical care, and in the past decade or so there has been increasing emphasis on assessing and treating chronic pain.Few would argue against reducing human suffering through pain treatment, but the devil is in the details of how pain is being treated.Epidemiological studies in the US [3] and abroad [4] have shown steeply increased opioid prescribing trends for chronic pain without good efficacy data to support the practice.In recent years the unintended consequences of long-term opioid use have emerged, thus shepherding in the realization that for the majority of patients, chronic pain must be treated differently.The unintended consequences of long-term opioid use include paradoxical increases in pain, medical comorbidity and psychological symptoms that emerge through various pathways.For instance, long-term opioid use is associated with disrupted sleep architecture [5].Opioids act as a barrier to the deeper stages of sleep and thus can contribute to day-time fatigue and increased pain intensity.Similarly, long-term opioid use is associated with decreased sex hormones in men and women [6], and hormone imbalance is associated with increased pain, problems with sleep and mood, and irritability.The iatrogenic consequences of opioids may masquerade as primary depression, thus placing patients at risk for yet another prescription to treat these new or worsening symptoms.Ideally, the very first step in pain treatment would be to optimize low-risk, nonpharmaceutical, evidence-based options such as pain psychology.Yet how do we do this in the current healthcare climate, where 20% of the US budget is going to healthcare and close to double that amount for Canada?The truth is that the current model is unsustainable.Despite massive expenditures, few patients access specialized pain psychology services, and those that do typically have been living and suffering with pain for years.A perfect and daunting storm has coalesced: increasing prevalence of chronic pain, increasing opioid prescribing and associated

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,285 · 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