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Enregistrement W2913400288 · doi:10.1093/pch/pxy157

Relaxation training for management of paediatric headache: A rapid review

2019· review· en· W2913400288 sur OpenAlexafffund
Alison P Thompson, D. Scott Thompson, Hsing Jou, Sunita Vohra

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChildren's Hospital FoundationStollery Children’s Hospital FoundationWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésMedicineHeadachesRelaxation (psychology)PediatricsPhysical therapyPopulationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this review was to assess the evidence on relaxation training for management of paediatric headaches. Our methodology was a rapid review of English-language peer reviewed published literature focused on studies evaluating relaxation training as a primary or adjunct management option for headache in a paediatric population (0 to 18 years of age). Seven studies involving 571 children were included in the review. The quality of evidence was very low using GRADE criteria. Headache frequency, duration, and intensity were the primary outcomes in the included studies. Results for the effects of relaxation training for paediatric headache are inconsistent. Four of the seven studies reported decreased headache frequency, two of the five studies reported decreased headache duration, and two of the six studies reported decreased headache intensity following relaxation training. No adverse events were reported. The current state of the evidence for relaxation training for management of paediatric headache is both inconsistent and of very low quality. High-quality research evaluating the effects of relaxation training for paediatric headaches is required to advance the field.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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