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Enregistrement W3157686573 · doi:10.1002/pne2.12046

What is pain: Are cognitive and social features core components?

2021· review· en· W3157686573 sur OpenAlexaff
Kenneth D. Craig, Nicole E. MacKenzie

Notice bibliographique

RevuePaediatric and Neonatal Pain · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPsychological interventionPsychologyCore (optical fiber)Pain managementCognitive psychologyClinical psychologyPsychotherapistMedicinePhysical therapyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pain is a universal experience, but it has been challenging to adequately define. The revised definition of pain recently published by the International Association for the Study of Pain addressed important shortcomings of the previous version; however, it remains narrow in its focus on sensory and emotional features of pain, failing to capture the substantial roles of cognitive and social core components of the experience and their importance to advances in pain management. This paper reviews evidence and theoretical models for the significant role social and cognitive factors play in pain experience and we argue that without explicit recognition of these core components in the definition, significant nuances are lost at a cost to understanding and clinical management of pain. A focus on sensory and emotional features perpetuates biomedical interventions and research, whereas recognition of cognitive and social features supports a multidimensional model of pain, advances in interdisciplinary care, and the benefits of cognitive behavioral therapy and self-management interventions. We also explore the six Key Notes that accompany the new definition of pain, discuss their application to the understanding of pain in childhood, and, in doing so, further explore social and cognitive implications. Considerations are also described for assessment and treatment of pain in pediatric populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations64
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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