Pain management training in undergraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
The pain curriculum in medical education across the globe is lacking, leaving medical trainees ill prepared to properly assess and design plans to address acute and chronic pain. Poorly managed pain has implications on the individual in the form of psychological, physical, and financial costs, and on the greater healthcare system and economy. Gaps in education have resulted in suboptimal opioid prescribing habits contributing to the current opioid epidemic, and the development of negative attitudes towards patients with chronic pain amongst healthcare providers. Studies researching existing pain education in undergraduate medical education in North America, the United Kingdom, and Europe have identified limited pain teaching, typically incorporated into other courses rather than given a designated place in the curriculum. Several barriers to improving the provision of pain education have been identified, including resource limitations and perceived importance in comparison to other content. Improving pain education in Canada should be a priority given recent updates to the Canadian Guideline for Opioid Therapy and Chronic Noncancer Pain which recommends a decrease to the maximum dose of morphine. Implementing these guidelines will require physicians to have the knowledge and ability to safely taper patients whose opioid doses exceed the upper limit. Enhancing pain education will require an interdisciplinary approach with students developing competence not only in the identification and appropriate management of pain, but learning the communication and motivational interviewing skills to display empathy and compassion when providing care to the chronic pain patient population.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,007 |
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 ».