Regional Anesthesia and Pain Survey of chronic pain practice by anesthesiologists
Notice bibliographique
Résumé
Results: The overall response rate was 53%. While 38% of responding anesthesiologists were involved in CPP, in the majority of cases, this accounted for less than 20% of their clinical time. Thirty percent of those involved in CPP had previous training in pain management. The types of CPP included nerve blocks (84%) and pharmacological treatment (60%) in non-cancer pain (85%) and cancer pain (50%) patients. Ten percent and 28% of anesthesiologists were involved in research and teaching respectively while 26% were affiliated with a multidisciplinary clinic. The healthcare professions that anesthesiologists had access to or were directly working with in their practice were as follows: acupuncture (18%), nursing (36%), psychology (28%), psychiatry (35%) and physiotherapy (58%). Epidural steroid injection was the most commonly practiced intervention (82%). This was followed by trigger point injection (70%), stellate ganglion block (61%), occipital nerve block (60%) and lumbar sympathetic block (50%). Practice of interventional procedures was highly diverse. Seventy percent of anesthesiologists prescribed opioids as part of their CPP. However, half of them never incorporated an opioid agreement with patients. Opioids were most commonly used in the sustained release form. Conclusion: Approximately one-third of anesthesiologists surveyed incorporate chronic pain in their practice and their pattern of practice is widely diversified. Objectif : Decrire le modele de pratique en douleur chronique (PDC) des anesthesiologistes du Canada.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».