Chronic Pain Beyond Measure: E-Health and the Politics of Pain Care
Notice bibliographique
Résumé
This is a project about chronic pain. It explores the codes, contracts, and covenants that patients living with chronic pain enter as they try to feel better. What is unique about this study of chronic pain is the focus on e-health: the use of digital technologies in health. Therefore, more narrowly, this is a project about how the digitalization of healthcare impacts people living with chronic pain. From immersive serious games to symptom tracking applications to facial coding systems that detect pain via patterns of expression, digital technologies are increasingly touted as capable of solving long-standing challenges to treating people with chronic pain. However, these tools introduce novel issues and questions about chronic pain, technology, and justice in medicine. This dissertation describes the emergence of digitality in chronic pain medicine, the ideological backdrop of this paradigm, and how technoscientific practices impact the lives of people living with chronic pain in Canada. The findings of this research rely on qualitative data and theoretical analysis. Between 2022 and 2023, I conducted interviews with people living with chronic pain across Canada, a pain specialist, and the CEO of a popular pain tracking application. I also conducted participant observation at a multimodal chronic pain clinic. This data is theoretically triangulated at the intersection of science studies, philosophy, and critical feminist scholarship. However, research on pain within the humanities is extensive. Historical, anthropological, and arts-based work also informs the discussion and analysis.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,036 |
| Communication savante | 0,025 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».