Pain Management of Pediatric Musculoskeletal Injury in the Emergency Department: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background. Pain management for children with musculoskeletal injuries is suboptimal and, in the absence of clear evidence-based guidelines, varies significantly. Objective. To systematically review the most effective pain management for children presenting to the emergency department with musculoskeletal injuries. Methods. Electronic databases were searched systematically for randomized controlled trials of pharmacological and nonpharmacological interventions for children aged 0-18 years, with musculoskeletal injury, in the emergency department. The primary outcome was the risk ratio for successful reduction in pain scores. Results. Of 34 studies reviewed, 8 met inclusion criteria and provided data on 1169 children from 3 to 18 years old. Analgesics used greatly varied, making comparisons difficult. Only two studies compared the same analgesics with similar routes of administration. Two serious adverse events occurred without fatalities. All studies showed similar pain reduction between groups except one study that favoured ibuprofen when compared to acetaminophen. Conclusions. Due to heterogeneity of medications and routes of administration in the articles reviewed, an optimal analgesic cannot be recommended for all pain categories. Larger trials are required for further evaluation of analgesics, especially trials combining a nonopioid with an opioid agent or with a nonpharmacological intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».