MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2139061571 · doi:10.1017/s001216220400060x

Risk factors for pain in children with severe cognitive impairments

2004· article· en· W2139061571 sur OpenAlexafffund
Lynn M. Breau, Carol Camfield, Patrick J Mc Grath, G. Allen Finley

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensDalhousie UniversityIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenIWK Health CentreAstraZeneca CanadaAstraZeneca
Mots-clésMedicineEtiologyCerebral palsyPhysical therapyRisk factorPediatricsAccidentalPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations63
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDevelopmental Medicine & Child NeurologyMême sujetInfant Development and Preterm CareTravaux en français237 207