MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2613236558 · doi:10.1093/pm/pnx019

The ACTTION–APS–AAPM Pain Taxonomy (AAAPT) Multidimensional Approach to Classifying Acute Pain Conditions

2017· article· en· W2613236558 sur OpenAlexaff
Michael Kent, Patrick Tighe, Inna Belfer, Timothy J. Brennan, Stephen Bruehl, Chad M. Brummett, Chester C. Buckenmaier, Asokumar Buvanendran, Robert Cohen, Paul J. Desjardins, David A. Edwards, Roger B. Fillingim, Jennifer S. Gewandter, Debra B. Gordon, Robert W. Hurley, Henrik Kehlet, John D. Loeser, Sean Mackey, Samuel A. McLean, Rosemary C. Polomano, Siamak Rahman, Srinivasa N. Raja, Michael C. Rowbotham, Santhanam Suresh, Bernard Schachtel, Kristin L. Schreiber, Mark Schumacher, Brett R. Stacey, Steven P. Stanos, Knox H. Todd, Dennis C. Turk, Steven J. Weisman, Christopher L. Wu, Daniel B. Carr, Robert H. Dworkin, Gregory W. Terman

Notice bibliographique

RevuePain Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensDesjardins
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingU.S. Food and Drug AdministrationNational Institute of General Medical SciencesU.S. Department of Defense
Mots-clésAcute painMedicineChronic painIntensive care medicineAnalgesicTaxonomy (biology)Physical therapyPsychiatryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: With the increasing societal awareness of the prevalence and impact of acute pain, there is a need to develop an acute pain classification system that both reflects contemporary mechanistic insights and helps guide future research and treatment. Existing classifications of acute pain conditions are limiting, with a predominant focus on the sensory experience (e.g., pain intensity) and pharmacologic consumption. Consequently, there is a need to more broadly characterize and classify the multidimensional experience of acute pain. Setting: Consensus report following expert panel involving the Analgesic, Anesthetic, and Addiction Clinical Trial Translations, Innovations, Opportunities, and Networks (ACTTION), American Pain Society (APS), and American Academy of Pain Medicine (AAPM). Methods: As a complement to a taxonomy recently developed for chronic pain, the ACTTION public-private partnership with the US Food and Drug Administration, the APS, and the AAPM convened a consensus meeting of experts to develop an acute pain taxonomy using prevailing evidence. Key issues pertaining to the distinct nature of acute pain are presented followed by the agreed-upon taxonomy. The ACTTION-APS-AAPM Acute Pain Taxonomy will include the following dimensions: 1) core criteria, 2) common features, 3) modulating factors, 4) impact/functional consequences, and 5) putative pathophysiologic pain mechanisms. Future efforts will consist of working groups utilizing this taxonomy to develop diagnostic criteria for a comprehensive set of acute pain conditions. Perspective: The ACTTION-APS-AAPM Acute Pain Taxonomy (AAAPT) is a multidimensional acute pain classification system designed to classify acute pain along the following dimensions: 1) core criteria, 2) common features, 3) modulating factors, 4) impact/functional consequences, and 5) putative pathophysiologic pain mechanisms. Conclusions: Significant numbers of patients still suffer from significant acute pain, despite the advent of modern multimodal analgesic strategies. Mismanaged acute pain has a broad societal impact as significant numbers of patients may progress to suffer from chronic pain. An acute pain taxonomy provides a much-needed standardization of clinical diagnostic criteria, which benefits clinical care, research, education, and public policy. For the purposes of the present taxonomy, acute pain is considered to last up to seven days, with prolongation to 30 days being common. The current understanding of acute pain mechanisms poorly differentiates between acute and chronic pain and is often insufficient to distinguish among many types of acute pain conditions. Given the usefulness of the AAPT multidimensional framework, the AAAPT undertook a similar approach to organizing various acute pain conditions.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations74
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePain MedicineMême sujetPain Management and Opioid UseTravaux en français237 207