Characteristics of chronic pain patients in a rural teaching practice.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the characteristics of chronic noncancer pain (CNCP) patients taking oxycodone or its derivatives in a rural teaching practice. DESIGN: Characteristics of CNCP patients taking oxycodone over a 5-year period (September 2003 to September 2008) were compared with those of patients not taking opioid medications using a retrospective chart audit. SETTING: A rural teaching practice in southwestern Ontario. PARTICIPANTS: A total of 103 patients taking chronic oxycodone therapy for CNCP and a random sample of 104 patients not taking opioid medication. MAIN OUTCOME MEASURES: Number of visits, health problems, sex, and previous history of addiction and mental illness. RESULTS: Patients with CNCP taking oxycodone had significantly more health problems (P < .001), including drug and tobacco addictions. They had more than 3 times as many clinic visits during the same period of time as patients not taking opioid medication (mean of 39.0 vs 12.8 visits, P < .001). CONCLUSION: Patients with CNCP in this rural teaching practice had significantly more health issues (P < .001) and were more likely to have a history of addiction than other patients were. They created more work with significantly more visits over the same period compared with the comparison group.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».