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Enregistrement W2139396608 · doi:10.3899/jrheum.141328

Is Chronic Pain a Disease in Its Own Right? Discussions from a Pre-OMERACT 2014 Workshop on Chronic Pain

2015· article· en· W2139396608 sur OpenAlexaffvenue
Ann Taylor, Kristine Phillips, Justin Taylor, Jasvinder A. Singh, Philip G. Conaghan, Ernest Choy, Peter Tugwell, Ulrike Kaiser, Vibeke Strand, Lee S. Simon, Philip J. Mease

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeNational Cancer InstituteNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesMedical Research CouncilBundesministerium für Bildung und ForschungEli Lilly and CompanyAstraZenecaAllerganU.S. Department of Veterans AffairsPatient-Centered Outcomes Research InstituteChugai PharmaceuticalAmgenNational Institute for Social Care and Health ResearchAbbott LaboratoriesRegeneron Pharmaceuticals
Mots-clésMedicineRheumatologyPhysical therapyChronic painOutcome (game theory)DiseaseChronic diseaseAlternative medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the pain workshop held prior to the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) 12 conference, chronic nonmalignant pain (CP) as a "disease" was discussed, in response to growing interest in this concept and in terms of the effect on the OMERACT Filter 2.0 framework. CP is often assessed as a unidimensional outcome measure; however, if CP is a disease, then outcome measures need to define the disease state and identify all its manifestations as well as its effects, as specified by Filter 2.0. The aim was to write a discussion piece, reflecting the workshop contributions and debate, as an important step in opening a dialogue around future OMERACT Filter 2.0 Framework developments.

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)0,130
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,117
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1300,117
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0140,015
Communication savante0,0170,016
Science ouverte0,0040,018
Intégrité de la recherche0,0230,062
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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