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Enregistrement W2330773406 · doi:10.1037/cpp0000074

Implementation of Evidence-Based Psychological Interventions for Pediatric Needle Pain

2014· article· en· W2330773406 sur OpenAlexafffund
Katelynn E. Boerner, Joanne Gillespie, Elizabeth McLaughlin, Leora Kuttner, Christine T. Chambers

Notice bibliographique

RevueClinical Practice in Pediatric Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensBC Children's HospitalNova Scotia Health AuthorityIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychological interventionMedicineClinical psychologyPsychotherapistPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Needle procedures are a painful and distressing experience for many children. There is a strong evidence base that demonstrates the efficacy of psychological interventions for reducing pain and distress during needle procedures. However, actual implementation of these strategies before, during, and after a needle procedure is affected by multiple factors that increase the complexity of delivery of these interventions in clinical settings. These challenges include application of evidence-based strategies to diverse populations that tend to be excluded from the research literature (e.g., children with developmental delays, children with needle anxiety or phobia), environmental barriers (e.g., providing pain management strategies for needle procedures in different settings), and practical or logistical issues (e.g., inadequate preparation time). We discuss these issues, provide practical suggestions for increasing access to evidence-based pain management strategies, and present three illustrative case examples. Pediatric psychologists may face challenges in implementing evidence-based strategies for needle pain and distress, but important opportunities for educating families and health professionals about the management of procedural pain from needles are available.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,357
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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