Caring for patients with pain during the <scp>COVID</scp> ‐19 pandemic: consensus recommendations from an international expert panel
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain causes significant suffering, limitation of daily activities and reduced quality of life. Infection from COVID-19 is responsible for an ongoing pandemic that causes severe acute respiratory syndrome, leading to systemic complications and death. Led by the World Health Organization, healthcare systems across the world are engaged in limiting the spread of infection. As a result, all elective surgical procedures, outpatient procedures and patient visits, including pain management services, have been postponed or cancelled. This has affected the care of chronic pain patients. Most are elderly with multiple comorbidities, which puts them at risk of COVID-19 infection. Important considerations that need to be recognised during this pandemic for chronic pain patients include: ensuring continuity of care and pain medications, especially opioids; use of telemedicine; maintaining biopsychosocial management; use of anti-inflammatory drugs; use of steroids; and prioritising necessary procedural visits. There are no guidelines to inform physicians and healthcare providers engaged in caring for patients with pain during this period of crisis. We assembled an expert panel of pain physicians, psychologists and researchers from North America and Europe to formulate recommendations to guide practice. As the COVID-19 situation continues to evolve rapidly, these recommendations are based on the best available evidence and expert opinion at this present time and may need adapting to local workplace policies.
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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 | 0,022 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».