Listening to and letting pain speak: poetic reflections
Notice bibliographique
Résumé
The humanities invite opportunities for people to describe through their metaphors, symbols and language a means in which to interpret their pain and reinterpret their new lived experiences. The patient and family all live with pain and can only use their pain narratives of that experience to confront or even to begin to understand the quantifiable discipline of medicine. The patient and family narratives act to retain meaning within a lived pained experience. These narratives add meaning to the person as a stay against only having a clinical-pathological understanding of what is happening to our body and as a person. We need to understand the pathology pain while also being mindful of suffering. In this article, the theoretical and scientific approach to pain research and clinical practice intersects with the philosophical, ontological and reflective lived experience of the person living with pain. Through unique pain narratives, poetry and stories as a means of offering empathy and understanding as healing, the humanities in medicine bring into meaning another kind of therapy equal to the evidence-based medicine clinicians and researchers use to seek a cure. In this way, the medical humanities are addressing the person's healing through the reduction of suffering and isolation by letting pain speak while others can focus in on their medical knowledge/practice and research while 'finding' a cure. Listening to pain opens-up to the possibility that much can be learned through multiple expressions of the pain narrative. This article provides an invitation to learn how we might articulate and listen to pain carefully and differently.
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 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 | 0,004 | 0,015 |
| 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 ».