Systematic review and meta‐analysis suggest that varying prevalence of non‐acute pain in critically ill infants may be due to different definitions
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Our aim was to quantify the prevalence of non-acute pain in critically ill infants and to identify how non-acute pain was described, defined and assessed. METHODS: This systematic review and meta-analysis used multiple electronic databases to search for papers published in any language to March 2018: 2029 papers were identified, and 68 full texts were screened. Studies reporting the prevalence of non-acute pain in infants younger than 2 years and admitted to critical care units were included. The extracted data included the use of non-acute pain descriptions, definitions and pain assessment tools. RESULTS: We included 11 studies published between 2002 and 2018 that comprised 1204 infants from Europe, the USA, Canada and India. They were prospective observational (n = 7) and retrospective observational (n = 1) studies and randomised controlled trials (n = 3). The prevalence of non-acute pain was 0%-76% (median 11%). Various pain assessment tools were used, and only two could be pooled. This gave a pooled prevalence of 3.7%-39.8%. A number of different descriptors were used for non-acute pain, and all of these were poorly defined. CONCLUSION: The prevalence of non-acute pain in infants admitted to critical care units varied considerably. This could have been because all the studies used different definitions of non-acute pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».