Triage processes at multidisciplinary chronic pain clinics: An international review of current procedures
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multidisciplinary pain clinics are considered the gold standard for the treatment of chronic pain, yet access to such clinics is difficult and patients’ conditions deteriorate while waiting. Instituting a triage process is one way of reducing wait time for some patients and ensuring optimal access given the limited resources available. Surprisingly, there are no established guidelines on how to optimally triage chronic pain patients at tertiary multidisciplinary pain clinics.Aims: The goal of this study was to gather information regarding existing triage systems in multidisciplinary chronic pain clinics worldwide as an initial step toward establishing a definitive evidence-based set of triage guidelines.Methods: A total of 66 multidisciplinary pain clinics worldwide completed an online survey detailing current triage practices at their clinic. The survey was distributed via international and national pain associations.Results: Results showed that the vast majority of multidisciplinary pain clinics (94%) use a triage system, yet many difficulties with these systems have been identified (time requirement, administrative burden, lack of control over scheduling, missing high-priority patients, and prioritizing low-priority patients). The level of satisfaction was noted to be higher in those clinics using a structured triage template.Conclusions: This study identified a need for the elaboration of best practice clinical guidelines for triage processes at tertiary pain clinics. The use of a structured referral template could become a central element to such guidelines.
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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 | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».