The intersectional implications of a quantitative epistemology in pain care and research
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a growing interest in understanding the long-standing tension between subjective experience and objective measurement, with a focus on better understanding personal or lived experience. However, quantitative pain measurement is itself a complicated practice that is rarely examined. The method does not exist in a vacuum but along a historical trajectory that we believe to be worth unpacking. Aims: We seek to highlight (1) the problematics associated with a systemic reliance on quantitative tools that are themselves validated via statistical methods; (2) what alternatives already exist, regardless of their logistical shortcomings; and (3) the actual and possible consequences of continuing a trajectory of data-based pain rating. Methods: We present historical and contemporary case studies through theoretical frames that help the reader understand the social construction of pain as a phenomenon whose quantification has been justified with statistical approaches. Results: Relying on quantitative data for a pain rating that is perceived as more valid, reliable, and efficient-a triad that has come to represent the ideal pain measurement instrument-risks entrenching both patient/participant and clinician/researcher in systems of computation and control. This is detrimental to society's most vulnerable populations. Conclusions: Patients, practitioners, and social scientists all have an opportunity to reframe their understanding of pain measurement as medical practice to build more equitable spaces in pain medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».