Transition from acute pain service to transitional pain service
Notice bibliographique
Résumé
Chronic postsurgical pain (CPSP), an often unanticipated result of necessary and even life–saving procedures, develops in 5–10% of patients one–year after major surgery. Sub–stantial advances have been made in identifying patients at elevated risk of developing CPSP based on perioperative pain, opioid use, and negative affect, including depression, anxiety, pain catastrophizing, and posttraumatic stress disorder–like symptoms. Toronto General Hospital (TGH) is the first to comprehensively address the problem of CPSP. Patients at high risk for CPSP are identified early and offered coordinated and comprehensive care by the multidisciplinary team consisting of pain physicians, advanced practice nurses, psychologists, and physiotherapists. Transitional pain service (TPS) has been effective in safely weaning patients from opioids in the postoperative period, in both opioid naive and experienced patients. At the same time, TPS involvement in the post–discharge period has also led to reductions in reported pain. With the increasing availability and adoption of mobile technology, the TPS has recently engaged patients in self–reporting of pain scores and functioning through mobile applications. This facilitates ongoing tracking and documentation, and allows patients to participate in their pain management more actively. The future of pain management must involve providing support and expertise to allow for the development of similar programs at other hospitals, allowing easier access for patients in need.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,005 |
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 ».