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Enregistrement W3034575768 · doi:10.1002/pne2.12020

Neonatal pain: A journey spanning three decades

2020· review· en· W3034575768 sur OpenAlexafffund
Céleste Johnston

Notice bibliographique

RevuePaediatric and Neonatal Pain · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthInstitute of Human Development, Child and Youth HealthHospital for Sick ChildrenNova Scotia Health Research FoundationCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University Health CentreLouise and Alan Edwards FoundationMedical Research Council CanadaMcGill University
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From 1980 into present day, 2020, the evolution of neonatal pain research is told as a journey by one researcher, Celeste Johnston. At the beginning of her work, there was essentially no interest or work in the area. She was fortunate to be led into the area by a clinical problem: how to determine the amount of pain babies in the NICU were experiencing. That question resulted in over three decades of work with neonates. Measuring pain was the first challenge and is one that remains a focus of current research. Initially, the only choices for treating pain in neonates were either opioids or anesthetics, each with problems. Research on sweet taste and more recently on skin-to-skin contact has offered effective and safe options for procedural pain. Although progress has been made in the incidence of pain management in infants, it still is far less than it could be. Steps along the way of measurement, treatment, and knowledge utilization are chronicled by this researcher.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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