Routine Immunization Practices: Use of Topical Anesthetics and Oral Analgesics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunization pain is a global public health issue. Despite an abundance of data that demonstrate the efficacy of local anesthetics for decreasing immunization pain, their adoption in practice has not been determined. Our objective was to evaluate analgesic use during childhood immunization. PATIENTS AND METHODS: We used a cluster-sampling survey of pediatricians in the greater Toronto area (who administer immunizations) and multiparous women. By using a self-administered survey, pediatricians reported frequency of analgesic use in their practice for 2 phases of immunization: injection (needle puncture and vaccine administration) and postinjection (hours to days postvaccination). By using an interviewer-administered face-to-face survey, mothers reported analgesic practices for their children. RESULTS: Of 195 eligible pediatricians, 140 (72%) responded. During the injection phase, 58% rarely or never used analgesics compared with 11% for the postinjection phase. During injection, the local anesthetics lidocaine-prilocaine and tetracaine were used at least sometimes in 12% and 2% of the practices, respectively, whereas acetaminophen and ibuprofen were used in 81% and 46%, respectively. Postinjection, acetaminophen and ibuprofen were used in 89% and 56% of practices. Of 257 eligible mothers, 200 (78%) participated. During injection, analgesics were used in 25% of immunizations (acetaminophen [87%], ibuprofen [7%], and lidocaine-prilocaine [6%]). Postinjection, analgesics were used in 33% of immunizations (acetaminophen [86%] and ibuprofen [14%]). CONCLUSIONS: A minority of pediatricians and mothers use topical local anesthetics during childhood immunization despite evidence to support their use. Oral analgesics are used more commonly, but this practice is not consistent with scientific evidence. Knowledge-translation strategies are needed to increase the use of local anesthesia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».