Medical jurisprudence in the context of chronic musculoskeletal nociplastic pain: the clinical medico-legal interface
Notice bibliographique
Résumé
Chronic primary musculoskeletal pain is prevalent and often the cause of medico-legal dispute. Pain with an unknown etiology that occurs in the absence of substantial tissue abnormality has challenged the health care community for decades. The World Health Organization now recognizes chronic primary pain (CPP) conditions as valid conditions that are prevalent and a cause of considerable suffering. Without an objective test or biomarker to confirm diagnosis or measure severity, CPP conditions may be brought before the Court with questions of severity, causation, functional impairment, and disablement. The many subjective symptoms that associate with CPP pain add to the total burden of illness and also to the complexity of the adjudication process. This review will discuss the responsibilities of clinicians when providing an opinion to aid a legal adjudication process. Medical information regarding CPP should be objectively and clearly stated, without bias and must remain within the practice domain of the clinician. The distinct roles of the treating clinician and the medico-legal expert will be compared. Issues concerning assessment of severity, validity measures to assess subjective symptoms, matters of causation, and impact on function are discussed. Irrespective of the legal setting, whether a regional tribunal or higher national court, the health care professional providing testimony must adhere to the highest ethical standards. Understanding the medico-legal process that functions in parallel, but differently from clinical care, will prepare health care professionals to provide relevant information that will lead to a fair and just outcome for those truly suffering with chronic pain.
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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 | 0,055 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».