Clinical trial designs and models for analgesic medications for acute pain in neonates, infants, toddlers, children, and adolescents: ACTTION recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Clinical trials to test the safety and efficacy of analgesics across all pediatric age cohorts are needed to avoid inappropriate extrapolation of adult data to children. However, the selection of acute pain models and trial design attributes to maximize assay sensitivity, by pediatric age cohort, remains problematic. Acute pain models used for drug treatment trials in adults are not directly applicable to the pediatric age cohorts-neonates, infants, toddlers, children, and adolescents. Developmental maturation of metabolic enzymes in infants and children must be taken into consideration when designing trials to test analgesic treatments for acute pain. Assessment tools based on the levels of cognitive maturation and behavioral repertoire must be selected as outcome measures. Models and designs of clinical trials of analgesic medications used in the treatment of acute pain in neonates, infants, toddlers, children, and adolescents were reviewed and discussed at an Analgesic, Anesthetic, and Addiction Clinical Trial Translations, Innovations, Opportunities, and Networks (ACTTION) Pediatric Pain Research Consortium consensus meeting. Based on extensive reviews and continuing discussions, the authors recommend a number of acute pain clinical trial models and design attributes that have the potential to improve the study of analgesic medications in pediatric populations. Recommendations are also provided regarding additional research needed to support the use of other acute pain models across pediatric age cohorts.
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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 | 0,243 | 0,365 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».