Clinical Impact and Evidence Base for Physiotherapy in Treating Childhood Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: As part of the special series on pain, our objectives are to describe the key features of chronic pain in children, present the rationale for interdisciplinary treatment, report a case study based on our biopsychosocial approach, and highlight the integral role of physiotherapy in reducing children's pain and improving function. We also evaluate the evidence base supporting physiotherapy for treating chronic neuropathic pain in children. SUMMARY OF KEY POINTS: Chronic pain affects many children and adolescents. Certain challenging pain conditions begin primarily during adolescence and disproportionately affect girls and women. Children with these conditions require an interdisciplinary treatment programme that includes physiotherapy as well as medication and/or psychological intervention. Converging lines of evidence from cohort follow-up studies, retrospective chart reviews, and one randomized controlled trial support the effectiveness of physiotherapy within an interdisciplinary programme for treating children with chronic pain. CONCLUSIONS: Evidence-based practice dictates that health care providers adopt clear guidelines for determining when treatments are effective and for identifying children for whom such treatments are most effective. Thus, additional well-designed trials are required to better identify the specific physiotherapy modalities that are most important in improving children's pain and function.
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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 | 0,038 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».