Which is challenging: Chronic Pain or Chronic Pain-associated Medical Education/Training?
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is perceived by physicians and healthcare systems worldwide as a major challenge, costing US $650 billion per year, which is more than the costs of cancer, cardiovascular diseases, and diabetes [1]. Despite major efforts to find cost-effective solutions, these efforts are heading in the wrong direction. Worldwide, chronic pain-associated knowledge and pain practices are dissociated, and approaches to diagnosis and treatment are mostly based on outdated knowledge and are highly reductionist. Research, medical education, legislation priorities, and directions are influenced by economic dominance, and chronic pain clinical practices, for a significant majority, are going against medical ethics, evidencebased medicine, and cost-effectiveness. In USA, chronic pain patients are misdiagnosed 40-80% of times according to research from John Hopkins Hospital physicians [2]. Over the past 30 years to date, a huge body of research evidence from the perspectives of conventional pain medicine, complementary/integrative pain medicine, and regenerative pain medicine has not been incorporated into chronic pain medical education/training. Therefore, an extensive and comprehensive 30-month clinical fellowship training program was created at McMaster University in Canada (2007–2010) to fill these gaps. Its main outcome is a major shift in pain management goals from extremely costly, unsafe pain relief to the cost-effective treatment or curing of most chronic pain syndromes and their underlying causes.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».