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Enregistrement W2514107032 · doi:10.1080/00207144.2016.1171095

Use of Hypnotic Techniques in Children and Adolescents with Chronic Pain:<i>Do the Ages of Patients or Years of Practice and Theoretical Orientation of Clinicians Matter?</i>

2016· article· en· W2514107032 sur OpenAlexaff
Catarina Tomé‐Pires, Ester Solé, Mélanie Racine, Rocío de la Vega, Elena Castarlenas, Mark P. Jensen, Jordi Miró

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Clinical and Experimental Hypnosis · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaFundació la Marató de TV3
Mots-clésHypnosisPsychologyChronic painHypnoticOrientation (vector space)Pain managementPediatric psychologyHealth professionalsClinical psychologySelection (genetic algorithm)Health careMedicineAlternative medicinePsychiatryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypnosis is known to be effective in the treatment of pediatric pain. To better understand which strategies might be most useful, more knowledge is needed regarding the strategies that are actually used by experienced clinicians and the factors that influence their use. To address this knowledge gap, 35 health care professionals completed an online survey on the use of hypnosis in the management of pediatric chronic pain. The findings indicate that clinicians vary their use of hypnotic strategies primarily as a function of a patient's age but not as a function of theoretical orientation or amount of experience. The findings may be useful for guiding clinicians in their selection of strategies and suggestions when working with children with pain.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,330 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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