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Enregistrement W2085502426 · doi:10.1016/j.pain.2007.10.014

Studying sex and gender differences in pain and analgesia: A consensus report

2007· article· en· W2085502426 sur OpenAlexaff
Joel D. Greenspan, Rebecca M. Craft, Linda LeResche, Lars Arendt‐Nielsen, Karen J. Berkley, Roger B. Fillingim, Michael S. Gold, Anita Holdcroft, Stefan Lautenbacher, Emeran A. Mayer, Jeffrey S. Mogil, Anne Z. Murphy, Richard J. Traub

Notice bibliographique

RevuePain · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésPsychosocialAssociation (psychology)Sex therapyPsychologySex characteristicsPain managementClinical psychologyMedicinePsychiatryPsychotherapistPhysical therapySexual dysfunction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In September 2006, members of the Sex, Gender and Pain Special Interest Group of the International Association for the Study of Pain met to discuss the following: (1) what is known about sex and gender differences in pain and analgesia; (2) what are the "best practice" guidelines for pain research with respect to sex and gender; and (3) what are the crucial questions to address in the near future? The resulting consensus presented herein includes input from basic science, clinical and psychosocial pain researchers, as well as from recognized experts in sexual differentiation and reproductive endocrinology. We intend this document to serve as a utilitarian and thought-provoking guide for future research on sex and gender differences in pain and analgesia, both for those currently working in this field as well as those still wondering, "Do I really need to study females?"

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)0,227
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,161
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2270,161
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,266 · 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
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1 034
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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