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Enregistrement W2179151588 · doi:10.1080/00207144.2015.1099405

Hypnosis for Acute Procedural Pain:<i>A Critical Review</i>

2015· review· en· W2179151588 sur OpenAlexfundno aff
Cassie Kendrick, Jim Sliwinski, Yimin Yu, Aimee K. Johnson, William Fisher, Zoltán Kekecs, Gary Elkins

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Clinical and Experimental Hypnosis · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthMcGill University
Mots-clésHypnosisRandomized controlled trialPsychologyAdjunctIntervention (counseling)Acute painPain controlPsychotherapistClinical psychologyPhysical therapyMedicineAnesthesiaAlternative medicinePsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical evidence for the effectiveness of hypnosis in the treatment of acute procedural pain was critically evaluated based on reports from randomized controlled clinical trials (RCTs). Results from the 29 RCTs meeting inclusion criteria suggest that hypnosis decreases pain compared to standard care and attention control groups and that it is at least as effective as comparable adjunct psychological or behavioral therapies. In addition, applying hypnosis in multiple sessions prior to the day of the procedure produced the highest percentage of significant results. Hypnosis was most effective in minor surgical procedures. However, interpretations are limited by considerable risk of bias. Further studies using minimally effective control conditions and systematic control of intervention dose and timing are required to strengthen conclusions.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
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

Citations104
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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