Referring patients with chronic noncancer pain to pain clinics
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the factors associated with FPs’ referrals of patients with chronic noncancer pain to a tertiary care pain clinic. Design A questionnaire-based survey; data were analyzed using univariate methods. Setting A tertiary care pain clinic in Toronto, Ont. Participants All FPs who referred patients to the clinic between 2002 and 2005. Main outcome measures Variables explored included FPs’ sex, age, and ethnic background, ethnicity of patient groups seen, and FPs’ rationale or barriers influencing referrals to specialized pain clinics. Results The response rate was 32% (47 of 148 FPs). There were no statistically significant differences between respondents and non-respondents in sex, age, duration of practice, and university of graduation, or between the variables of interest and the referral patterns of those who did respond. The mean age of respondents was 50 years; 47% of the FPs identified themselves as Canadian; and one-third of the respondents indicated that they referred more than 30 patients to pain clinics each year. The 3 most frequently cited reasons prompting referral to pain clinics were requests for nerve blocks or other injections, desire for the expertise of the program, and concerns about opioids; the 3 most prevalent barriers were long waiting lists, patient preference for other treatments, and distance from the clinic. Conclusion Although the results of our survey of FPs identify certain barriers to and reasons for referring patients to pain clinics, the results cannot be generalized owing to the small sample of FPs in our study. Larger studies of randomly selected FPs, who might or might not refer patients to pain clinics, are needed to provide a better understanding of chronic noncancer pain management needs at the primary care level.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».