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Enregistrement W2947472942 · doi:10.1093/pch/pxz066.112

113 Humanoid robot-based distraction to reduce pain and distress during venipuncture in the pediatric emergency department: A randomized controlled trial

2019· article· en· W2947472942 sur OpenAlexaff
Robin Manaloor, Samina Ali, Keon Ma, Mithra Sivakumar, Ben Vandermeer, Tanya Beran, Shannon D. Scott, Timothy A.D. Graham, Sarah Curtis, Hsing Jou, Lisa Hartling

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVenipunctureDistractionEmergency departmentDistressMedicineRandomized controlled trialPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPsychologyAnesthesiaSurgeryNursingClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intravenous insertion (IVI) is identified by children as extremely painful and the resultant distress can have lasting negative consequences. There is an urgent need to effectively manage such procedures. Our primary objective was to compare the pain and distress of IVI with the addition of humanoid robot-based distraction to standard care, versus standard care alone. This two-armed randomized controlled trial was conducted from April 2017 to May 2018. Due to the nature of the intervention, it was not possible to blind participants, research assistants, or emergency department staff. The biostatistician was blind to treatment allocation. Children received standard medical care and those in the distraction group received the additional intervention (robot), along with standard care. Children aged 6 to 11 years who required IVI were included. Exclusion criteria included hearing or visual impairments, neurocognitive delays, sensory impairment to pain, previous enrollment, and discretion of the ED clinical staff. A total of 426 pediatric patients were screened and 340 were excluded. We recruited 86 children, of which 55% (47/86) were male; 9% (7/82) were premature at birth; 82% (67/82) had a previous ED visit; 30% (25/82) required previous hospitalization; 78% (64/82) had previous IV placement and 96% (78/81) received topical anesthesia. A statistically significant reduction in distress was observed with the addition of robot-based distraction to standard care. The mean total distress score measured via the Observational Scale of Behavioral Distress (OSBD-R) was 1.49±2.36 (standard care) compared to 0.78±1.32 (robot group) (p=0.047). The median Faces Pain Score (FPS-R) during the IV procedure was 4 (IQR 2,6) in the standard care group alone, compared to 2 (IQR 0,4) with the addition of humanoid robot-based distraction (p=0.10). Change in parental state anxiety pre-procedure versus post-procedure was not significantly different between groups (p=0.49). Parental satisfaction with the IV start was 93% (39/42) in the robot arm compared to 74% (29/39) in the standard care arm (p=0.03). Parents were also more satisfied with management of their child’s pain in the robot group (95% very satisfied) compared with standard care (72% very satisfied) (p=0.002). Humanoid robot-based distraction therapy reduces distress and to a lesser extent, pain, in children undergoing IVI in the ED. Further trials are required to confirm utility in other age groups and settings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeEssai randomisé
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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