Chronic pain in cats: Recent advances in clinical assessment
Notice bibliographique
Résumé
PRACTICAL RELEVANCE: Chronic pain is a feline health and welfare issue. It has a negative impact on quality of life and impairs the owner-cat bond. Chronic pain can exist by itself or may be associated with disease and/or injury, including osteoarthritis (OA), cancer, and oral and periodontal disease, among others. CLINICAL CHALLENGES: Chronic pain assessment is a fundamental part of feline practice, but can be challenging due to differences in pain mechanisms underlying different conditions, and the cat's natural behavior. It relies mostly on owner-assessed behavioral changes and time-consuming veterinary consultations. Beyond OA - for which disease-specific clinical signs have been described - little is known regarding other feline conditions that produce chronic pain. RECENT ADVANCES: Knowledge of the subject has, however, greatly improved in the past few years, informed by study of the mechanisms of pain in cats with OA and the development of pain scales that can be used by owners or veterinarians. Pain scales may facilitate the diagnosis and follow-up evaluation of chronic painful conditions, providing a basis for therapeutic decision-making. Assessment of quality of life is also recommended in cats with chronic pain, and its improvement can be used as a positive outcome in response to therapy. AIMS: This article reviews recent advances and presents the challenges and some future perspectives on clinical chronic pain assessment. The most common feline chronic conditions associated with pain are also described.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».