[Challenges in pain assessment and management among individuals with intellectual and developmental disabilities : German version].
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Intellectual and developmental disabilities (IDD) include conditions associated with physical, learning, language, behavioural, and/or intellectual impairment. Pain is a common and debilitating secondary condition compromising functional abilities and quality of life. OBJECTIVES: This article addresses scientific and clinical challenges in pain assessment and management in individuals with severe IDD. METHODS: This Clinical Update aligns with the 2019 IASP Global Year Against Pain in the Vulnerable and selectively reviews recurring issues as well as the best available evidence and practice. RESULTS: The past decade of pain research has involved the development of standardized assessment tools appropriate for individuals with severe IDD; however, there is little empirical evidence that pain is being better assessed or managed clinically. There is limited evidence available to inform effective pain management practices; therefore, treatment approaches are largely empiric and highly variable. This is problematic because individuals with IDD are at risk of developing drug-related side effects, and treatment approaches effective for other populations may exacerbate pain in IDD populations. Scientifically, we are especially challenged by biases in self-reported and proxy-reported pain scores, identifying valid outcome measures for treatment trials, being able to adequately power studies due to small sample sizes, and our inability to easily explore the underlying pain mechanisms due to compromised ability to self-report. CONCLUSION: Despite the critical challenges, new developments in research and knowledge translation activities in pain and IDD continue to emerge, and there are ongoing international collaborations.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,012 |
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 ».