Unpacking an affordance-based model of chronic pain: a video game analogy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chronic pain is one of the most disabling medical conditions globally, yet, to date, we lack a satisfying theoretical framework for research and clinical practice. Over the prior decades, several frameworks have been presented with biopsychosocial models as the most promising. However, in translation to clinical practice, these models are often applied in an overly reductionist manner, leaving much to be desired. In particular, they often fail to characterize the complexities and dynamics of the lived experience of chronic pain. Recently, an enactive, affordance-based approach has been proposed, opening up new ways to view chronic pain. This model characterizes how the persistence of pain alters a person’s field of affordances: the unfolding set of action possibilities that a person perceives as available to them. The affordance-based model provides a promising perspective on chronic pain as it allows for a systematic investigation of the interactive relation between patients and their environment, including characteristic alterations in the experience of their bodies and the space they inhabit. To help bridge the gap from philosophy to clinical practice, we unpack in this paper the core concepts of an affordance-based approach to chronic pain and their clinical implications, highlighting aspects that have so far received insufficient attention. We do so with an analogy to playing video games, as we consider such comparative illustration a useful tool to convey the complex concepts in an affordance-based model and further explore central aspects of the lived experience of chronic 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».