PEARL – Pain in early life. A new network for research and education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims To establish a network for research and education and to provide expert knowledge to parents and health care professionals about pain in early life. Methods In November 2014 a group of Nordic researchers and research students, committed to the field of pain in early life, gathered for an open lecture day and workshop in Örebro, Sweden. Inspired by the work of the Canadian initiative PICH – Pain In Child Health, the network formulated it’s vision: To be a stabile and competent research and training network within the area of pain in early life. A first collaborate project was designed: “Translation, cultural adaptation and validation of the revised version of the Premature Infant Pain Profile (PIPP-R): An effort to improve pain assessment in infants in the Nordic countries”. Results Fourteen months later, in January 2016, the second PEARL-meeting was held, in Oslo, Norway. The lecture day provided clinically active nurses and physicians from several countries with the latest findings on how to best manage pain in neonatal settings. The network which now consist of 18 researchers from different professions and academic levels presents itself on a five-language website: www.pearl.direct . The PIPP-R project has progressed according to the plan. The PIPP-R is translated into Finnish, Icelandic, Norwegian and Swedish. The cultural adaptation and validation should be finished in fall 2016. The members work on and plan for further collaborate projects. The next two steps are to translate and distribute educational material for parents via Internet and social media, and to establish a research and mas-ters course about pain in early life. The work has been secured by funding from Örebro University and Örebro University Hospital Research Foundation. Conclusions PEARL fulfils the need for a collaborative network for pain in early life researchers in the Nordic countries.
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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 | 0,017 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».