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Enregistrement W2090532278 · doi:10.1097/ajp.0b013e3182a0de5e

The Canadian STOP-PAIN Project

2013· article· en· W2090532278 sur OpenAlexafffundabout
Mélanie Racine, Dominique Dion, Gilles Dupuis, Denise N. Guerriere, Brandon Zagorski, Manon Choinière, Robert Banner, Pamela M. Barton, Alexander J. Clark, Allan Gordon, Marie‐Claude Guertin, Howard Intrater, Sandra LeFort, Mary Lynch, Dwight E. Moulin, May Ong-Lam, Philip Peng, Saifee Rashiq, Yoram Shir, Paul Taenzer, Mark A. Ware

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Pain · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University Health CentreMontreal Heart InstituteUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiopsychosocial modelMedicineChronic painPhysical therapyLogistic regressionQuality of life (healthcare)Pain catastrophizingPublic healthBrief Pain InventoryPsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The Canadian STOP-PAIN Project assessed the human and economic burden of chronic pain (CP) in individuals on waitlists of Canadian multidisciplinary pain treatment facilities. This article focuses on sex differences. Objectives were to (1) determine the pain characteristics and related biopsychosocial factors that best differentiated women and men with CP; and (2) examine whether public and private costs associated with CP differed according to sex. MATERIALS AND METHODS: Sample consisted of 441 women and 287 men who were evaluated using self-administered questionnaires and a structured interview protocol. A subsample (233 women and 137 men) recorded all pain-related expenditures in a comprehensive diary over 3 months. RESULTS: Results revealed that the burden of illness associated with CP was comparable in both sexes for average and worst pain intensity, pain impact on daily living, quality of life, and psychological well-being. The same was true for pain-related costs. The results of a hierarchical logistic regression analysis, in which sex was treated as the dependent variable, showed that factors that differentiated men and women were: work status, certain circumstances surrounding pain onset, present pain intensity, intake of particular types of pain medication, use of certain pain management strategies, pain beliefs, and utilization of particular health care resources. DISCUSSION: This study suggests that women and men who are referred to multidisciplinary pain treatment facilities do not differ significantly in terms of their pain-related experience. However, the aspects that differ may warrant further clinical attention when assessing and managing 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 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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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