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Enregistrement W2949560950 · doi:10.2196/13211

The Role of Cognitive Behavioral Therapy in Opioid Use Reduction in Pediatric Sickle Cell Disease: Protocol for a Systematic Review

2019· review· en· W2949560950 sur OpenAlexvenueno aff
Ashaunta T. Anderson, Nhu Tran, Kathryn Smith, Lorraine I. Kelley‐Quon

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésProtocol (science)DiseaseMedicineCognitionCognitive behavioral therapyOpioidClinical psychologyPsychologyAlternative medicinePsychiatryPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sickle cell disease (SCD) is a genetic disorder of red blood cells that results in acute and chronic health problems, including painful syndromes. Opioid analgesia is the mainstay of moderate to severe pain management in SCD, although adjunctive psychosocial approaches such as cognitive behavioral therapy (CBT) are increasingly incorporated. CBT has been used in populations of various ages to address a wide range of issues, such as mood disorders and chronic pain. It is unclear if effective CBT reduces the use of opioids to manage pain in pediatric SCD. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the association between CBT and decreased opioid use in children with SCD. METHODS: In this systematic review protocol, we describe our approach to applying predetermined eligibility criteria to searches of PubMed (including Medline), Embase, Cochrane, Web of Science, and PsycINFO databases, as well as Google Scholar and grey literature. In particular, we will use keywords to search for English-language studies of individuals with SCD aged 21 years old and younger published before November 2018. Keywords will allow us to assess for the primary outcome-total use of opioid medications-and the secondary outcomes-pain intensity and emotional functioning-during pain management using a combined opioid and CBT approach, opioids alone, or CBT alone. The review team will use standardized abstraction forms to review articles at the title, abstract, and full-text levels. Finally, reviewers will assess the risk for bias, quality of evidence, and adequacy of data for quantitative versus qualitative synthesis. If meta-analysis is deemed inappropriate, a narrative review will be conducted. RESULTS: We will report a summary of findings across studies that meet eligibility criteria to compare the extent to which adjunctive CBT is associated with decreased opioid use among children with SCD. CONCLUSIONS: This systematic review will present the current state of the evidence on CBT and opioid use in pediatric SCD, which may inform clinical practice and health policy to support optimized pain management. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/13211.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,019
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,006

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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,314 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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