Challenges in pain assessment and management among individuals with intellectual and developmental disabilities
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
INTRODUCTION: Intellectual and developmental disabilities (IDD) include conditions associated with physical, learning, language, behavioural, and/or intellectual impairment. Pain is a common and debilitating secondary condition compromising functional abilities and quality of life. OBJECTIVES: This article addresses scientific and clinical challenges in pain assessment and management in individuals with severe IDD. METHODS: This Clinical Update aligns with the 2019 IASP Global Year Against Pain in the Vulnerable and selectively reviews recurring issues as well as the best available evidence and practice. RESULTS: The past decade of pain research has involved the development of standardized assessment tools appropriate for individuals with severe IDD; however, there is little empirical evidence that pain is being better assessed or managed clinically. There is limited evidence available to inform effective pain management practices; therefore, treatment approaches are largely empiric and highly variable. This is problematic because individuals with IDD are at risk of developing drug-related side effects, and treatment approaches effective for other populations may exacerbate pain in IDD populations. Scientifically, we are especially challenged by biases in self-reported and proxy-reported pain scores, identifying valid outcome measures for treatment trials, being able to adequately power studies due to small sample sizes, and our inability to easily explore the underlying pain mechanisms due to compromised ability to self-report. CONCLUSION: Despite the critical challenges, new developments in research and knowledge translation activities in pain and IDD continue to emerge, and there are ongoing international collaborations.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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