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Enregistrement W2086172944 · doi:10.2217/pmt.13.72

A Practical Guide and Perspectives on the Use of Experimental Pain Modalities with Children and Adolescents

2014· article· en· W2086172944 sur OpenAlexaff
Kathryn A. Birnie, Line Caes, Anna C. Wilson, Sara E. Williams, Christine T. Chambers

Notice bibliographique

RevuePain Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésModalitiesMedicineHarmTask (project management)Provocation testPhysical therapyTherapeutic modalitiesPopulationIntensive care medicinePhysical medicine and rehabilitationAlternative medicinePsychologySocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Use of experimental pain is vital for addressing research questions that would otherwise be impossible to examine in the real world. Experimental induction of pain in children is highly scrutinized given the potential for harm and lack of direct benefit to a vulnerable population. However, its use has critically advanced our understanding of the mechanisms, assessment and treatment of pain in both healthy and chronically ill children. This article introduces various experimental pain modalities, including the cold pressor task, the water load symptom provocation test, thermal pain, pressure pain and conditioned pain modulation, and discusses their application for use with children and adolescents. It addresses practical implementation and ethical issues, as well as the advantages and disadvantages offered by each task. The incredible potential for future research is discussed given the array of experimental pain modalities now available to pediatric researchers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0110,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,010

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations56
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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