Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Vila et al. (1) have appropriately questioned slavish adherence to treatment algorithms, even in the context of cancer pain management. They are also correct in suggesting that there are more factors to consider in analgesic dosing than a one-dimensional report of pain intensity and wisely advise that level of consciousness should be part of routine assessment. We would also support the use of pulse oximetry for patients receiving parenteral opioids, as is standard in many pediatric hospitals, especially during dose titration. However, I was disappointed in the absence of a key datum in their results: the number of patients, or patient days, on opioids. Although the total number of inpatient days has almost halved between the two time periods examined, I would not be surprised if opioid use had more than doubled. The fact that satisfaction scores increased suggests a dramatic change in care, as patients may be reluctant to report low satisfaction even with poor pain management (2). With no significant difference between adverse outcomes (and apparently decreased mortality), opioid use may actually be safer since the introduction of the “NPTA”. No one has ever suggested that opioids were risk-free, but pain also has adverse consequences, including, at least in theory, concerns that are specific to oncology (3,4). It may be appropriate to examine the risks and benefits of pain management in the context of all-cause morbidity and mortality, not merely the reported incidence of respiratory depression. G. Allen Finley, MD, FRCPC, FAAP Professor of Anesthesia and Psychology Senior Clinical Research Scholar Dalhousie University Medical Director Pediatric Pain Management IWK Health Centre Halifax, NS, Canada [email protected]
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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 | 0,053 | 0,346 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».