MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3084372354 · doi:10.1177/2374373520956874

Living With a Trifecta of Pain and Cancer With Personal Reflections of COVID-19

2020· article· en· W3084372354 sur OpenAlexaff
Richard Hovey

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient Experience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsolation (microbiology)Chronic painScholarshipCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineAnxietyAlienationCancerPsychologyPhysical therapyPsychiatryPolitical scienceLawBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of preparing this Feature Article was to explore and share my lived experience of living with multiple layers of chronic pain, with a diagnosis of advanced, aggressive and metastasized prostate cancer, and COVID-19. My exploration begins with the manifestations of chronic pain from a bicycling accident, psoriatic arthritis, with cancer treatments and the pain it creates during a panademic has added to the challenges of social distancing, isolation, and medical treatments. As with many patient experiences, we the person as patient outside of health care sometimes struggle to find the right words, the proper sentence structure and as Tamas writes about the expectation of others to provide, "Clean and reasonable scholarship about messy, unreasonable experiences is an exercise in alienation." I write this while living with extreme chronic pain, continue cancer treatments while the threat and additional anxiety of COVID-19 looms over me. This is my story.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Patient ExperienceMême sujetEmpathy and Medical EducationTravaux en français237 207