Priorities for HIV and chronic pain research: results from a survey of individuals with lived experience
Notice bibliographique
Résumé
The Global Task Force on Chronic Pain in HIV published seven research priorities in the field of HIV-associated chronic pain in 2019: (1) causes; (2) management; (3) treatment individualization and integration with addiction treatment; (4) mental and social health factors; (5) prevalence; (6) treatment cost effectiveness; and (7) prevention. The current study used a web-based survey to determine whether the research topics were aligned with the priorities of adults with lived experiences of HIV and chronic pain. We also collected information about respondents' own pain and treatment experiences. We received 311 survey responses from mostly US-based respondents. Most respondents reported longstanding, moderate to severe, multisite pain, commonly accompanied by symptoms of anxiety and/or depression. The median number of pain treatments tried was 10 (IQR = 8, 13), with medications and exercise being the most common modalities, and opioids being viewed as the most helpful. Over 80% of respondents considered all research topics either "extremely important" or "very important". Research topic #2, which focused on optimizing management of pain in people with HIV, was accorded the greatest importance by respondents. These findings suggest good alignment between the priorities of researchers and US-based people with lived experience of HIV-associated 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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».