Risk factors for pain in children with severe cognitive impairments
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosing cause of pain in children with severe cognitive impairments is difficult due to their problems with communication. Identification of risk factors for specific pain etiologies might help professionals in this task. The aim of this study was to determine whether child-related characteristics increase risk for specific types of pain. Participants were the caregivers of 41 females and 53 males with moderate to profound mental retardation, who were aged 3 to 18 years 8 months (mean 10:1, SD 4:4) but who communicated at the level of a typical child of 13.8 months (SD 10 months): 44 of the children had cerebral palsy (CP) and 59 a seizure disorder. Caregivers reported the cause of children's episodes of pain for four 1-week periods over 1 year. Logistic regression analyses were used to predict occurrence of specific types of pain using children's demographic, medical, and physical characteristics. Children had 406 episodes of pain due to accident, gastrointestinal conditions, musculoskeletal problems, infection, recurrent conditions, and common childhood causes. Results indicated that a unique set of risk factors predicted each pain type in this sample. Significant risk factors for pain included: lack of visual impairment and leg impairment (accidental pain); seizures, leg impairment, and greater number of medications (non-accidental pain); being male and tube fed (musculoskeletal pain); age <7 years, absence of CP, visual impairment, and less frequent medical monitoring (infection pain); being female and with arm impairment (gastrointestinal pain); and being tube fed and taking fewer medications (common childhood pains). In most cases, models were more specific than sensitive, indicating that the significant predictors are more useful for eliminating potential pain causes. These results suggest that population risk factors may be helpful in structuring diagnostic investigations for individual children with severe cognitive impairments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».