Out of the shadows: Chronic pain in Canadian Armed Forces veterans — Proceedings of a workshop at the 2019 Forum of the Canadian Institute for Military and Veteran Health Research
Notice bibliographique
Résumé
This commentary summarizes proceedings of a workshop on chronic pain in military personnel and veterans (released personnel) at the Annual Forum of the Canadian Institute for Military and Veteran Health Research in Gatineau and Ottawa on October 22, 2019. The extent and impact of chronic pain among Canadian Armed Forces (CAF) veterans and their families is significant and has been underappreciated, largely due to limited disclosure by serving and veteran military personnel, stemming from a fear of stigmatization. Living with pain is seen as a fact of life in military cultures, something to be endured and not discussed. Though progress is being made in reducing the stigma of mental illness, the discourse on chronic pain remains censored. This workshop's goal was to bring the discussion of chronic pain out of the shadows in the search for ways to help veterans and active service personnel living with chronic pain. Many points of view were brought forward at this first national Canadian multidisciplinary gathering of researchers, veterans with lived experience, clinicians, and policymakers. A CAF member described his lived experience with constant chronic pain. Clinicians described aspects of chronic pain in military personnel and veterans whom they treat in their clinics. Dr. Ramesh Zacharias described the new Chronic Pain Center of Excellence for Canadian Veterans that will be established with funding from Veterans Affairs Canada. Dr. Norman Buckley highlighted collaboration with the existing Chronic Pain Network funded by the Canadian Institute for Health Research. Audience members identified a diverse variety of issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».