Notice bibliographique
Résumé
Pain is a difficult disease to diagnose correctly only with an objective measurement since it is a complex disease. The diagnosis and evaluation of pain begin with the patient’s statements. Thus, it is fundamental and essential to communicate with the medical team to treat pain. Generally the elderly and less educated find it difficult to communicate with the medical staff regarding their pain. Medical professionals try to assess pain through various methods to make a correct diagnosis and treat it properly. Multidimensional assessment tools like the McGill Pain Questionnaire, which is considered as one of the most reliable and valid ways to assess pain, are facing some problems in clinical practice because they commonly cannot be used due to barriers of language and its objective limitation. Therefore I conclude that, through other research on general characteristics of patients in pain and pain assessment methods tools there is a necessity to apply visual language to pain assessment. Visual language has the property of being universal and intuitive regardless of age, education level or linguistic difference. Visual language is also better to memorize than language information in the information processing process and it is verified that it is more effective when visual information and language information are combined. Eventually patients will be able to increase the ability to express their symptoms through the use of visual language as part of the multidimensional assessment tool, allowing medical professionals to make correct diagnoses and determine treatment plans by getting thorough and accurate information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,035 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».