A Primary Care Provider’s Guide to Pain After Spinal Cord Injury: Screening and Management
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with spinal cord injury (SCI) often experience chronic pain as a secondary complication. It can significantly impair mental health, sleep, mood, and overall quality of life. It is important for providers within a primary care setting to recognize the different types of pain such as nociceptive and neuropathic. Various assessment tools are available to guide proper classification and subsequent management. Providers need to have a good knowledge base, structure, and patient focus when managing care. Nonpharmacological interventions are just as important and should be explored prior to or along with pharmacological interventions. Treatment modalities such as physical therapy, exercise, acupuncture, and cognitive behavioral therapy should be tailored to the individual to the greatest extent possible. Gabapentin, pregabalin, and amitriptyline have been studied extensively and are the first-line pharmacological agents for neuropathic pain. It is important to involve patients as equal stakeholders in any pain intervention with adequate lifelong follow-up. The aim of this article is to offer an overview of pain assessment, information, patient interaction, and treatment options available. Although chronic pain has remained difficult to treat successfully, primary care providers can play an integral role in delivering evidence-based and patient-centered care for managing chronic pain among individuals with SCI.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,035 |
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 ».