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Enregistrement W2129068759 · doi:10.1136/archdischild-2012-302386

Patterns of paediatric analgesic use in Africa: a systematic review

2012· review· en· W2129068759 sur OpenAlexafffund
Parvaz Madadi, Ehijie Enato, Shir Fulga, Chinonye C Umeoduagu, Stuart MacLeod, Gideon Koren, Thomas R. Einarson

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteProvincial Health Services AuthorityHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoSickKids Foundation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Pain Society
Mots-clésMedicineAnalgesicObservational studyAdverse effectIbuprofenSystematic reviewPediatricsMEDLINEAnesthesiaInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a systematic literature review with two objectives: (1) to assess reported patterns of analgesic use in African children and compare these observed patterns to the analgesics given in the WHO Essential Medicines List for Children (EMLc); and (2) to summarise outcomes related to effectiveness, adverse events, cost and accessibility of these analgesics. Eligible participants were children (≤12 years) living in any African country who received an analgesic administered with the intention of relieving pain in any setting. Thirty-four peer-reviewed, observational studies representing 7772 African children were accepted. Studies were conducted in 25 different regions of 12 countries. Pain was attributed to surgery, burns, sickle cell anaemia and conditions requiring palliation in 32% of children, and was unspecified in the other 68%. Of the three EMLc analgesics, paracetamol and ibuprofen were widely employed, constituting ∼60% of all analgesics, while morphine was used in 20 children (0.2%). There were 455 suspected adverse drug reactions which included 17 deaths. Analgesic use reported in African children appears to fall short of WHO standards.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0110,016
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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