Calmer: a robot for managing acute pain effectively in preterm infants in the neonatal intensive care unit
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: For preterm infants in the neonatal intensive care unit, early exposure to repeated procedural pain is associated with negative effects on the brain. Skin-to-skin contact with parents has pain-mitigating properties, but parents may not always be available during procedures. Calmer, a robotic device that simulates key pain-reducing components of skin-to-skin contact, including heart beat sounds, breathing motion, and touch, was developed to augment clinical pain management. OBJECTIVE: Our objective was to evaluate the initial efficacy of Calmer for mitigating pain in preterm infants. We hypothesized that, compared to babies who received a human touch-based treatment, facilitated tucking, infants on Calmer would have lower behavioural and physiological pain indices during a single blood test required for clinical care. METHODS: Forty-nine preterm infants, born between 27 and 36 weeks of gestational age, were randomized either to facilitated tucking or Calmer treatment. Differences between groups in changes across 4 procedure phases (baseline 1, baseline 2, poke, and recovery) were evaluated using (1) the Behavioral Indicators of Infant Pain scored by blind coders from bedside videotape and (2) heart rate and heart rate variability continuously recorded from a single-lead surface ECG (lead II) (Biopac, Canada) sampled at 1000 Hz using a specially adapted portable computer system and processed using Mindware. RESULTS: No significant differences were found between groups on any outcome measures. CONCLUSION: Calmer provided similar treatment efficacy to a human touch-based treatment. More research is needed to determine effects of Calmer for stress reduction in preterm infants in the neonatal intensive care unit over longer periods.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle