Notice bibliographique
Résumé
There have been tremendous research advances in the past 15 years in knowledge about children's pain, and strategies for recognizing and managing that pain. However, the clinical care of children in pain remains a challenge. Children's pain continues to be frequently unrecognized, dismissed or ineffectively managed. A loud call for change is being voiced by physicians, nurses, children and their families. A review of the literature was conducted to document this issue. Starting with a Medline search of the key word 'child* + pain' and continuing with a snowball technique, articles and resources addressing children's pain were collected. Resources presented or published after 1990 were particularly sought because they theoretically reflect both current knowledge about children's pain and the implementation of this knowledge in practice. Unfortunately, although information on pain is available to help children, in many instances, it is not being used. The purpose of the present paper is twofold - to present an overview of current knowledge of children's pain, and factors that hinder its effective assessment and management; and to present a mandate for change. Children's postoperative pain is highlighted in this paper as an example of the gap between pain knowledge and clinical practice. Although treatment strategies differ across different types of pain, children's conditions and ages, the principles and mandate for change discussed in this paper are directly relevant to all categories of children's pain.
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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 | 0,021 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».