Managing chronic pain in the non-specialist setting: a new SIGN guideline
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain, defined as pain lasting beyond normal tissue healing time (taken to be 3 months),1 is a syndrome that affects a large proportion of the primary care population. It is ‘significant’ in around 14% of UK adults, imposing a heavy burden on the physical and psychosocial health of sufferers, their families and society, at high cost to the healthcare services.2 It was estimated in 2002 that people with chronic pain account for 4.6 million GP appointments in the UK, at an annual cost to the NHS of £69 million, equivalent to the employment of 793 GPs.3 Although many clinical conditions can lead to chronic pain, there are common underlying neurobiological and psychosocial mechanisms, and the impact is generally independent of the clinical aetiology. Effective assessment and treatment of chronic pain therefore means that GPs should have: Unfortunately, none of these requirements is generally in place. Undergraduate training in management of pain is demonstrably minimal, accounting for <1% of programme hours,4 despite its high prevalence and impact. Much of the available evidence for potential interventions is derived from specialist settings or in specific clinical conditions, making it difficult to apply to a general primary care population. Even standard treatments, such as drugs, often lack evidence for effectiveness …
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».