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Enregistrement W2300174607 · doi:10.1155/2010/617129

The Trajectory of Chronic Pain: Can a Community‐Based Exercise/Education Program Soften the Ride?

2010· article· en· W2300174607 sur OpenAlexafffund
Ruth Dubin, Cheryl E. King‐VanVlack

Notice bibliographique

RevuePain Research and Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesValeant Pharmaceuticals InternationalPurdue UniversitySanofi
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyTrajectoryChronic painPsychologyMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The entire primary care record of six patients attending a community-based education/exercise self-management program for chronic noncancer pain (YMCA Pain Exercise/Education Program [Y-PEP]) was reviewed. Medical visits, consultations and hospital admissions were coded as related or unrelated to their pain diagnoses. Mood disruption, financial concerns, conflicts with employers/insurers, analgesic doses, medication side effects and major life events were also recorded. The 'chronic pain trajectory' resembled a roller coaster with increased health care visits at the time of initial injuries and during 'crises' (reinjury, conflict with insurers/employers, failed back-to-work attempts and life events). Visits decreased when conflicts were resolved. Analgesic doses increased during 'crises' but did not fall after resolution. After attending Y-PEP, health care use fell for four of six patients and two returned to work. Primary care physicians need to recognize the functional limitations and psychosocial complications experienced by their chronic pain patients. A program such as Y-PEP may promote active self-management strategies resulting in lowered health care use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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