A Latin American consensus meeting on the essentials of mixed pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The term "mixed pain" has been established when a mixture of different pain components (e.g. nociceptive, neuropathic, and nociplastic) are present. It has gained more and more acceptance amongst pain experts worldwide, but many questions around the concept of mixed pain are still unsolved. The sensation of pain is very personal. Cultural, social, personal experiences, idiomatic, and taxonomic differences should be taken into account during pain assessment. Therefore, a Latin American consensus committee was formed to further elaborate the essentials of mixed pain, focusing on the specific characteristics of the Latin American population. METHODS: The current approach was based on a systematic literature search and review carried out in Medline. Eight topics about the definition, diagnosis, and treatment of mixed pain were discussed and voted for by a Latin American consensus committee and recommendations were expressed. RESULTS: At the end of the meeting a total of 14 voting sheets were collected. The full consensus was obtained for 21 of 25 recommendations (15 strong agreement and 6 unanimous agreement) formulated for the above described 8 topics (7 of the 8 topics had for all questions at least a strong agreement - 1 topic had no agreement for all 4 questions). CONCLUSION: In a subject as complex as mixed pain, a consensus has been reached among Latin American specialists on points related to the definition and essence of this pain, its diagnosis and treatment. Recommendations for diagnosis and treatment of mixed pain in Latin America were raised.
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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 | 0,144 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».