What is Pain-Related Suffering? Conceptual Critiques, Key Attributes, and Outstanding Questions
Notice bibliographique
Résumé
Suffering holds a central place within pain research, theory, and practice. However, the construct of pain-related suffering has yet to be operationalized by the International Association for the Study of Pain and is largely underdeveloped. Eric Cassell's seminal work on suffering serves as a conceptual anchor for the limited pain research that specifically addresses this construct. Yet, important critiques of Cassell's work have not been integrated within the pain literature. This Focus Article aims to take a preliminary step towards an updated operationalization of pain-related suffering by 1) presenting key attributes of pain-related suffering derived from a synthesis of the literature and 2) highlighting key challenges associated with Cassell's conceptualization of suffering. We present 4 key attributes: 1) pain and suffering are inter-related, but distinct experiences, 2) suffering is a subjective experience, 3) the experience of suffering is characterized by a negative affective valence, and 4) disruption to one's sense of self is an integral part of suffering. A key outstanding challenge is that suffering is commonly viewed as a self-reflective and future-oriented process, which fails to validate many forms of suffering and marginalizes certain populations. Future research addressing different modes of suffering - with and without self-reflection - are discussed. PERSPECTIVE: This article offers a preliminary step toward operationalizing the construct of pain-related suffering and proposes priorities for future research. A robust operationalization of this construct is essential to developing clinical strategies that aim to better recognize and alleviate suffering among people living with pain.
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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 | 0,038 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,092 |
| Communication savante | 0,017 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».