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Enregistrement W2147261186 · doi:10.3138/physio.62.1.1

Pain: Putting the Whole Person at the Centre

2010· editorial· en· W2147261186 sur OpenAlexaffvenue
Judith Hunter, Maureen J. Simmonds

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2010
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePhysical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current climate of patient-centred or client-centred care, it is increasingly important to recognize the unique personal experience of pain. As physical therapy students in the 1970s, the authors frequently wondered why the amount of pain experienced in response to a specific injury did not appear to be uniform among patients. Why did some patients have more post-op pain than others? Why did each person behave so differently in response to pain and injury? Why did some patients develop chronic pain after a shoulder injury or become disabled by back pain, whereas others did not, even though they appeared to have a similar injury? At that time there was no “physiological explanation” for the differences in individual outcomes. In fact, we now know that one of the common misconceptions among health care professionals was that the intensity and quality of pain experienced by each person should directly reflect the type and extent of tissue injury.1 This mistaken belief often led clinicians to dichotomize the mind/body experience of pain, so that the clinical approach focused on isolating and treating tissue injury, with little effort to consider the person experiencing the pain. Individual differences in the pain experience and in observed pain behaviours were often considered—consciously or unconsciously—to be “in the patient's head.” Thankfully, pain research has grown exponentially in the last 30 years, and we now understand that pain actually is “in the brain” and that differences in each person's pain experience reflect the individual's unique nervous-system processing, based on a complex integration of genetic,2,3 biopsychomotor,4–6 and social/environmental factors. For example, recent genetic research has identified individual differences in pain tolerance and pain threshold.7 In addition, with the advent of central nervous system imaging, the roles of so-called non-physiological factors in pain processing have actually been visualized in the form of brain activity.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,036
Communication savante0,0250,032
Science ouverte0,0030,023
Intégrité de la recherche0,0130,034
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,007

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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