Everybody Hurts: Intersecting and Colliding Epidemics and the Need for Integrated Behavioral Treatment of Chronic Pain and Substance Use
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain and substance use disorders are both common, debilitating, and often persist over the longer term. On their own, each represents a significant health problem, with estimates indicating a substantial proportion of the adult population has chronic pain or a substance use disorder (SUD), and their co-occurrence is increasing. Chronic pain and SUD are also both often invisible, stigmatized disorders and persons with both regularly have difficulty accessing evidence-based treatments, particularly those that offer coordinated and integrated treatment for both conditions. But there is hope. Research is unraveling the mechanisms of chronic pain and substance use, as well as their co-occurrence, integrated behavioral treatment options based on acceptance- and mindfulness-based approaches are increasingly being developed and tested, government agencies are devoting more funds and resources to increase research on chronic pain and SUD, and there have been growing efforts in training, dissemination, and implementation of evidence-based treatments. At the very heart of the matter, though, is to recognize that everybody hurts sometimes, and treatments must empower people to life effectively with these experiences of being human.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».