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Enregistrement W1803832180 · doi:10.1111/pme.12396

How Can We Improve Pain Control in Children over the World? Results of International Multiprofessional ICPCN Survey

2014· letter· en· W1803832180 sur OpenAlexaff
Natallia Savva, О. V. Krasko, Caprice Knapp, Julia Downing, Susan Fowler‐Kerry, Joan Marston

Notice bibliographique

RevuePain Medicine · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePain controlControl (management)Physical therapyAnesthesiaComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor: Pain control is the most prominent problem in children's palliative care, especially in developing countries. Many attempts have been made to improve this situation by different organisations including the World Health Organization (WHO) in 2012 (“WHO Guidelines on the Pharmacological Treatment of Persisting Pain in Children with Medical Illnesses.”) While the intent of the WHO guidelines is clear, there are many local country-specified barriers to successful implementation of the recommendations. How can we improve pain control in children all over the world? In order to gain some understanding of different perspectives, the International Children's Palliative Care Network (ICPCN) initiated an International Multiprofessional Survey in 2012. The aim of the survey was to evaluate how ICPCN could help to improve pain control in children around the world. The ICPCN Scientific Committee convened a task force of 25 children's palliative care professionals from 15 countries representing all continents. This task force created a list of eight possible roles the ICPCN could play in improving pain management in children and these roles were described in the survey. Survey participants were …

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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