System Dynamics to Investigate Opioid Use and Chiropractic Care for Chronic Musculoskeletal Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this investigation was to create a system dynamics (SD) model, including published data and required assumptions, as a tool for future research identifying the role of chiropractic care in the management of chronic, nonmalignant pain in a Canadian population. METHODS: We present an illustrative case description of how we evaluated the feasibility of conducting a large-scale clinical trial to assess the impact of chiropractic care in mitigating excessive opioid use in Canada. We applied SD modeling using current evidence and key assumptions where such evidence was lacking. Modeling outcomes were highlighted to determine which potential factors were necessary to account for compelling study designs. RESULTS: Results suggest that a future clinical study diverting patients with nonmalignant musculoskeletal pain early to the chiropractic stream of care could be most effective. System dynamics modeling also highlighted design challenges resulting from unresearched assumptions that needed to be proxied for model completion. Assumptions included changing rates in opioid-associated deaths and rates of success in treatment management of addicted patients. CONCLUSION: In this case, SD modeling identified current research gaps and strong contenders for appropriate follow-up questions in a clinical research domain, namely the role of chiropractic care in the management of chronic, nonmalignant pain in a Canadian 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».