The stigmatization of patients with chronic pain due to assessed exaggeration of symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Patients with chronic pain that cannot be explained by tissue abnormality may be accused of symptom amplification and at worst malingering. This is particularly relevant in the medicolegal setting where legal decisions are highly dependent on objective and validated information, conditions mostly lacking in the setting of chronic pain. When evaluations are conducted by assessors less familiar with current knowledge of pain mechanisms, subjective complaints of pain and associated symptoms such as fatigue and cognitive difficulties, are at risk of being misinterpreted leading to bias and stigmatization. In this commentary we will highlight some of the pitfalls that erroneously lead to a biased assessment of pain severity including failure to pay attention to psychological state and sociocultural influences, application of poorly reliable physical maneuvers, and use of neurocognitive testing of intentional cognitive dysfunction as a surrogate for dishonesty in pain and functional impairment report. Concerns about misinterpretation of exaggeration in persons with chronic pain are highlighted by recent report of symptom exaggeration in up to two thirds of those attending for an independent medical evaluation. Directives to help the medical assessor to provide pertinent information that will assist the courts in reaching a fair decision are discussed, with emphasis on need for a comprehensive assessment of biosocial factors, contextual variables and nonphysical evidence.
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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 | 0,012 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».