Advancing research and clinical care in the management of neuropathic pain after spinal cord injury: Key findings from a Canadian summit
Notice bibliographique
Résumé
Background: Optimal management of neuropathic pain (NP) is essential to enhancing health-related quality of life for individuals living with spinal cord injury (SCI). A key strategic priority for the Ontario Neurotrauma Foundation (ONF) and Rick Hansen Institute (RHI) is optimizing NP management after SCI.Aims: A National Canadian Summit, sponsored by ONF and RHI, was held to develop a strategic plan to improve NP management after SCI.Methods: In a one-day meeting held in Toronto, Ontario, a multidisciplinary panel of 18 Canadian stakeholders utilized a consensus workshop methodology to (1) describe the current state of the field, (2) create a long-term vision, and (3) identify steps for moving into action.Results: A review of the current state of the field identified strengths including rigourously developed evidence syntheses and practice landscape documentation. Identified gaps included limited evidence on NP hindering recommendation development in evidence syntheses, absence of a national strategy, care silos with limited cross-continuum connections, limited consumer involvement, and limited practice standard implementation. The panel identified key themes for a long-term vision to improve the management of SCI NP in Canada, including establishing an integrated collaborative network; standardized care and outcome evaluation; education; advocacy; and directing resources to innovative solutions. The panel identified the next step as prioritization of areas that will have the greatest impact in a 5-year time frame.Conclusion: A strategic plan outlining a long-term vision to improve management of NP after SCI in Canada was developed and will inform future activities of the sponsors.
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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 | 0,124 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,008 |
| Communication savante | 0,018 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».