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Enregistrement W4399497065 · doi:10.1080/24740527.2024.2358332

Advancing chronic pain care in Canada: History and impact of the Canadian Pain Task Force

2024· review· en· W4399497065 sur OpenAlexaffabout
Fiona Campbell, Manon Choinière, Hani El‐Gabalawy, Jacques Laliberté, Michael Sangster, Jaris Swidrovich, Linda Wilhelm, Maria Hudspith

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Pain · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCIzaak Walton Killam Health CentreUniversity of ManitobaUniversité de MontréalCanadian Arthritis Patient AllianceCentre Hospitalier de l’Université de MontréalCanadian Physiotherapy AssociationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandateTask forceTask (project management)NarrativeChronic painRepresentation (politics)Work (physics)PsychologyPublic relationsMedicineNursingPolitical sciencePublic administrationPhysical therapyManagementEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2019, Health Canada established the Canadian Pain Task Force. Through this commitment, Canada joined other countries, such as the United States and Australia, in creating a national-level mechanism to support work in the area of chronic pain. This article provides a historical narrative of national and regional advocacy and efforts that led to creation of the Task Force, the broad representation of its members as well as its mandate and goals. Subsequently it outlines the Task Force’s progression through three distinct phases, each marked by extensive consultation and culminating in a comprehensive report submitted to Health Canada. A particular focus is placed on the third phase, which resulted in the formulation of the Action Plan for Pain in Canada, and we present an overview of the recommendations contained therein. Moreover, the article situates the Canadian Pain Task Force within the broader movement to transform how pain is recognized, understood, and treated in Canada. It highlights initial steps taken to address identified priorities, indicating a proactive approach towards effecting meaningful change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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