Outcomes and reflections on a consensus-building workshop for developing a spinal cord injury-related chronic pain research agenda
Notice bibliographique
Résumé
Context/ Objective: Chronic pain following spinal cord injury (SCI) is a prevalent secondary health condition that significantly impacts quality of life (QoL). Although growing, the number of available effective pain management approaches for SCI is limited. Recognizing the need to "kick-start" activity on this topic, a consensus-building workshop on developing a research agenda for SCI-related chronic pain was held in 2006 with an expert panel. The present paper describes the processes of the consensus-workshop and its associated outcomes towards advancing the research agenda for SCI-related pain in Canada. A commentary on the current state of knowledge regarding SCI-related pain is also provided. METHODS: Thirty-nine stakeholders (researchers, clinicians, policy-makers, SCI advocates, and people with SCI) attended the consensus-workshop. A modified Delphi approach was employed to gain consensus on identifying the top five SCI pain research priorities for improving QoL post-SCI. As well, project planning along with infrastructure support opportunities were discussed. RESULTS: The top five pain research priorities were: 1) pain management and treatment; 2) measurement tools; 3) health services policy and advocacy; 4) knowledge transfer; and 5) mechanisms of pain. Recommendations related to the priorities and related resources were generated, and pilot work was initiated. CONCLUSIONS: The consensus workshop provided an initial roadmap for research on SCI-related chronic pain, and supported five pilot projects on the identified priorities. Reflections on the current research landscape in Canada and abroad suggest increased activity towards addressing pain post-SCI but evidence-based approaches are still lacking.
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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 | 0,236 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,019 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».