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Enregistrement W4307342673 · doi:10.1007/s40122-022-00435-4

Comparison of Older and Younger Patients Referred to a Non-interventional Community Pain Clinic in the Greater Toronto Area (GTA)

2022· article· en· W4307342673 sur OpenAlexaffabout
S. Fatima Lakha, Demetry Assimakopoulos, Angela Mailis

Notice bibliographique

RevuePain and Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationRetrospective cohort studyPsychopathologyPhysical therapyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To compare demographic and pain characteristics of older (≥ 65) vs younger (< 65) chronic non-cancer pain patients referred to a community pain clinic in the Greater Toronto Area (GTA), Ontario, Canada. METHODS: This is a retrospective study of 644 consecutive new patients with pain seen during 2016-2017 (older group n = 126; younger group n = 518). Demographic characteristics, Brief Pain Inventory pain ratings, and diagnosis were obtained using retrospective chart review. Patients were classified into group I (pure biomedical pathology), group II (mixed biomedical causes and psychological factors) and group III (no detectable physical pathology but psychological factors were considered important). RESULTS: Older patients comprised 19.6% of the overall population (higher than the average GTA older population). Regarding older vs younger group, male/female ratio was 1:1.3 vs 1:1.7 respectively, while 71% of the older patients were foreign born vs 37% of the younger group (p < 0.001). Low back was the most prevalent pain site for both groups; 70% of the older patients were classified as group I vs 35% of the younger patients (p < 0.0001), and only 6% as group III (vs 18% of the younger population, p < 0.05). CONCLUSION: The study points to considerable differences between younger and older patients with pain with the latter presenting with significant biomedical pathology but lesser psychopathology. The results are comparable to those obtained from a university pain clinic as well as a rural Northern Ontario clinic. Implications of the study for planning of pain care are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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