Notice bibliographique
Résumé
Valid and reliable assessment of pain is essential for both clinical trials and effective pain management. The nature of pain makes objective measurement impossible. Acute pain can be reliably assessed, both at rest (important for comfort) and during movement (important for function and risk of postoperative complications), with one-dimensional tools such as numeric rating scales or visual analogue scales. Both these are more powerful in detecting changes in pain intensity than a verbal categorical rating scale. In acute pain trials, assessment of baseline pain must ensure sufficient pain intensity for the trial to detect meaningful treatment effects. Chronic pain assessment and its impact on physical, emotional, and social functions require multidimensional qualitative tools and health-related quality of life instruments. Several disease-and patient-specific functional scales are useful, such as the Western Ontario and MacMaster Universities for osteoarthritis, and several neuropathic pain screening tools. The Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials recommendations for outcome measurements of chronic pain trials are also useful for routine assessment. Cancer pain assess-ment is complicated by a number of other bodily and mental symptoms such as fatigue and depression, all affecting quality of life. It is noteworthy that quality of life reported by chronic pain patients can be as much affected as that of terminal cancer patients. Any assessment of pain must take into account other factors, such as cognitive impairment or dementia, and assessment tools validated in the specific patient groups being studied.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,009 |
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 ».