Acute pain in cats: Recent advances in clinical assessment
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.
Notice bibliographique
Résumé
PRACTICAL RELEVANCE: Pain assessment has gained much attention in recent years as a means of improving pain management and treatment standards. It has become an elemental part of feline practice with ultimate benefit to feline health and welfare. Currently pain assessment involves mostly the investigation of sensory-discriminative (intensity, location and duration) and affective-motivational (emotional) domains of pain. Specific behaviors associated with acute pain have been identified and constitute the basis for its assessment in cats. RECENT ADVANCES: The publication of pain scales with reported validation - the UNESP-Botucatu multidimensional composite pain scale and the Glasgow feline composite measure pain scale - and species-specific studies have advanced our knowledge on the subject. Facial expressions have also been shown to be different between painful and non-painful cats, and very recently the Feline Grimace Scale has been validated as a tool for acute pain assessment. CLINICAL CHALLENGES: Despite recent advances, several challenges still exist. For instance, the effects of disease and sedation on pain scoring/ assessment are unknown. Also, specific painful conditions (eg, dental pain) have not been systematically investigated. The development and validation of instruments for pain assessment by cat owners is warranted, as these tools are currently lacking. AIMS: This article reviews the use, advantages, disadvantages and limitations of the two validated pain scales, and presents a practical, stepwise approach to feline pain recognition and assessment using a dynamic and interactive process. The authors also offer perspectives regarding current challenges and future directions.
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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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle