Pain management in indigenous and tribal peoples: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Effective and culturally safe pain management can facilitate analgesia and improve the quality of life. Individualised, multimodal and multidisciplinary approaches are highly recommended. There exist gaps in the knowledge on pain management, in terms of the assessment and/or treatment, in indigenous peoples and the currently available information is scattered in the literature. A scoping review will provide an overview or evidence map on the variety of approaches used in different cultures, in different parts of the world. METHODS AND ANALYSIS: The search strategy comprises three stages. The first stage identified the MeSH terms and keywords in PubMed. The second stage will consist of a search of MEDLINE, EMBASE, LILACS, CINAHL, Web of Science, APA PsycNet and Scopus, followed by a search in Google and Google Scholar, GreyGuide, ProQuest Dissertations and Theses, Theses Canada Portal (Library and Archives Canada), TROVE (National Library of Australia), Aboriginal and Torres Strait Islander Health Bibliography, and Cybertesis. The papers will be screened, selected and extracted independently by two researchers. Descriptive data analysis will be performed, and the results will be presented using a narrative summary, graphs, tables and figures. ETHICS AND DISSEMINATION: This review does not require ethical approval, as data from the literature available in databases will be collected and analysed. The protocol was registered at the Open Science Framework. The data on pain assessment and treatment in indigenous peoples will be presented through a narrative summary, figures, charts and tables. Results will be submitted to an open-access journal for publication and will be disseminated through scientific events, scientific meetings, public events and conversation circles with indigenous peoples.
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 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 | 0,117 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,019 |
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 ».