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Enregistrement W63422864 · doi:10.1155/2000/565309

The Disparagement of Pain: Social Influences on Medical Thinking

2000· article· en· W63422864 sur OpenAlexaff
Harold Merskey, Robert Teasell

Notice bibliographique

RevuePain Research and Management · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompensation (psychology)Pain and sufferingCancer painPsychologyPain catastrophizingPain controlFinancial compensationMedicinePsychiatryChronic painCancerSocial psychologyAnesthesiaLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with pain often feel that their suffering is taken lightly, dismissed or denied. Before the introduction of anesthesia, pain was regarded as an awful affliction. This view diminished somewhat once anesthesia became available, although it still holds true for some forms of pain, eg, pain associated with terminal cancer. Pain was then treated as less troublesome when it became a reason for disability compensation to be paid. Examples are given of the disparagement of complaints by individuals reporting pain in the past 150 years. Factors that encourage doctors to underestimate patients′ pain include the requirement for doctors to control the issue of narcotics; circumstances in which patients may benefit from compensation by claiming that their pain is great; and the development of attitudes that understate the importance of the relief of pain and overstate the importance of activity, exercise and not complaining. Current attitudes in this respect are associated with the insurance industry, but it has been shown that, even patients who do not have a compensable injury or have pain that is not disabling fail to receive the treatment for pain that is appropriate, eg, postoperatively. The present paper reviews and discusses these problems and suggests that disparagement of pain and disability in the medicolegal field also leads to the rejection of pain in other contexts.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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