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Enregistrement W2946666458 · doi:10.1097/j.pain.0000000000001609

Pharmacological interventions for chronic pain in children: an overview of systematic reviews

2019· review· en· W2946666458 sur OpenAlexaff
Christopher Eccleston, Emma Fisher, Tess E Cooper, M.-C. Grégoire, Lauren C. Heathcote, Elliot J. Krane, Susan M. Lord, Navil F. Sethna, Anna-Karenia Anderson, Brian J. Anderson, Jacqueline Clinch, Jeffrey I. Gold, Richard F. Howard, Gustaf Ljungman, Andrew Moore, Neil L. Schechter, Philip J Wiffen, Nick Wilkinson, David G. Williams, Chantal Wood, Miranda A.L. van Tilburg, Boris Zernikow

Notice bibliographique

RevuePain · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEvidence Synthesis ProgrammeNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineSystematic reviewMEDLINEPsychological interventionChronic painMeta-analysisRandomized controlled trialPhysical therapyAlternative medicineClinical trialPsychiatrySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We know little about the safety or efficacy of pharmacological medicines for children and adolescents with chronic pain, despite their common use. Our aim was to conduct an overview review of systematic reviews of pharmacological interventions that purport to reduce pain in children with chronic noncancer pain (CNCP) or chronic cancer-related pain (CCRP). We searched the Cochrane Database of Systematic Reviews, Medline, EMBASE, and DARE for systematic reviews from inception to March 2018. We conducted reference and citation searches of included reviews. We included children (0-18 years of age) with CNCP or CCRP. We extracted the review characteristics and primary outcomes of ≥30% participant-reported pain relief and patient global impression of change. We sifted 704 abstracts and included 23 systematic reviews investigating children with CNCP or CCRP. Seven of those 23 reviews included 6 trials that involved children with CNCP. There were no randomised controlled trials in reviews relating to reducing pain in CCRP. We were unable to combine data in a meta-analysis. Overall, the quality of evidence was very low, and we have very little confidence in the effect estimates. The state of evidence of randomized controlled trials in this field is poor; we have no evidence from randomised controlled trials for pharmacological interventions in children with cancer-related pain, yet cannot deny individual children access to potential pain relief. Prospero ID: CRD42018086900.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,337
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,160 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations106
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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