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Enregistrement W2796116735 · doi:10.1097/pr9.0000000000000647

Current methods and challenges for acute pain clinical trials

2018· article· en· W2796116735 sur OpenAlex
Ian Gilron, Daniel B. Carr, Paul J. Desjardins, Henrik Kehlet

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePAIN Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCurrent (fluid)Intensive care medicineClinical trialInternal medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The clinical setting of acute pain has provided some of the first approaches for the development of analgesic clinical trial methods. OBJECTIVES: This article reviews current methods and challenges and provides recommendations for future design and conduct of clinical trials of interventions to treat acute pain. CONCLUSION: Growing knowledge about important diverse patient factors as well as varying pain responses to different acute pain conditions and surgical procedures has highlighted several emerging needs for acute pain trials. These include development of early-phase trial designs that minimize variability and thereby enhance assay sensitivity, minimization of bias through blinding and randomization to treatment allocation, and measurement of clinically relevant outcomes such as movement-evoked pain. However, further improvements are needed, in particular for the development of trial methods that focus on treating complex patients at high risk of severe acute pain.

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.

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)0,139
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1390,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,318
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,228 · 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