Psychological interventions in managing postoperative pain in children: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Pediatric surgeries are common and painful for children. Postoperative pain is commonly managed with analgesics; however, pain is often still problematic. Despite evidence for psychological interventions for procedural pain, there is currently no evidence synthesis for psychological interventions in managing postoperative pain in children. The purpose of this review was to assess the efficacy of psychological interventions for postoperative pain in youth. Psychological interventions included Preparation/education, distraction/imagery, and mixed. Four databases (PsycINFO, PubMed, EMBASE, and Certified Index to Nursing and Allied Health Literature) were searched to July 2015 for published articles and dissertations. We screened 1401 citations and included 20 studies of youth aged 2 to 18 years undergoing surgery. Two reviewers independently screened articles, extracted data, and assessed risk of bias. Standardized mean differences (SMDs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using RevMan 5.3. Fourteen studies (1096 participants) were included in meta-analyses. Primary outcome was pain intensity (0-10 metric). Results indicated that psychological interventions as a whole were effective in reducing children's self-reported pain in the short term (SMD = -0.47, 95% CI = -0.76 to -0.18). Subgroup analysis indicated that distraction/imagery interventions were effective in reducing self-reported pain in the short term (24 hours, SMD = -0.63, 95% CI = -1.04 to -0.23), whereas preparation/education interventions were not effective (SMD = -0.27, 95% CI = -0.61 to 0.08). Data on the effects of interventions on longer term pain outcomes were limited. Psychological interventions may be effective in reducing short-term postoperative pain intensity in children, as well as longer term pain and other outcomes (eg, adverse events) require further study.
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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 | 0,030 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».