Identifying Social factors that Stratify Health Opportunities and Outcomes (ISSHOOs) in pain research: consensus recommendations for the collection and reporting of equity-relevant data
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aspiration to improve health equity is fundamental to scholarly focus and action in public health, and highly relevant to addressing the global burden of pain-the leading contributor to disability worldwide. There is potential for advancement towards health equity to be facilitated by greater access to data that identifies the role of socio-demographic factors in pain and health outcomes. Methods: The 'Identifying Social factors that Stratify Health Opportunities and Outcomes (ISSHOOs) in Pain Research' project was a multi-stage process that aimed to reach consensus on the most important equity-relevant items to include in all human adult pain research. Conducted April 2022-May 2025, it incorporated two scoping reviews (published 2023), an international Delphi study (published 2025), consensus meetings and focus groups; prioritising global participation, patient perspectives, and interdisciplinary expertise throughout. Findings: Three hundred and four individuals from 45 countries, across six continents, contributed to developing two sets of items. Set A, the 'minimum dataset', is a globally relevant set of eight standardised socio-demographic items (age, sex, gender identity, place, race/ethnicity/cultural identity, education, financial position, work status), accompanied by concise guidance to assist implementation and setting-specific tailoring; Set B is an 'extended dataset' of optional items from which researchers can select items consistent with their study population and research questions. The ISSHOOs recommendations offer a culturally sensitive, cross-culturally relevant, practical and highly useful resource. Interpretation: Routine adoption and clear reporting of the ISSHOOs datasets across all human adult pain research will lead to improved and harmonious descriptions of research participants across health equity domains. Our goal is to promote equity-relevant awareness and understanding, and ultimately drive progress towards reducing avoidable disparities in health for people with pain, with potential for broader application to other fields of health. Funding: NHMRC (Australia); MAYDAY Fund; IASP; Canada Research Chair Program; European Horizon 2020 Research and Innovation Programme; ZonMw programs.
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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 | 0,027 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».