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Enregistrement W3110579262 · doi:10.3390/children7110245

Treatment of Complex Regional Pain Syndrome in Children and Adolescents: A Structured Literature Scoping Review

2020· review· en· W3110579262 sur OpenAlexaboutno aff
Andrea Vescio, Gianluca Testa, Annalisa Culmone, Marco Sapienza, F Valenti, Fabrizio Di Maria, Vito Pavone

Notice bibliographique

RevueChildren · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità di Catania
Mots-clésComplex regional pain syndromeMedicinePsychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Complex regional pain syndrome (CRPS) is characterized by chronic, spontaneous and provoked pain of the distal extremities whose severity is disproportionate to the triggering event. Diagnosis and treatment are still debated and multidisciplinary. The purpose of this systematic review is to analyze the available literature to provide an update on the latest evidence related to the treatment of CRPS in growing age. METHODS: Data extraction was performed independently by three reviewers based on predefined criteria and the methodologic quality of included studies was quantified by the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale Cohort Studies. RESULTS: At the end of the first screening, following the previously described selection criteria, we selected n = 103 articles eligible for full-text reading. Ultimately, after full-text reading and a reference list check, we selected n = 6. The articles focused on physical (PT), associated with cognitive behavioral (CBT) and pharmacological (PhT) treatments. The combination of PT + CBT shows the most efficacy as suggested, but a commonly accepted protocol has not been developed. CONCLUSIONS: Physical therapy in association with occupational and cognitive behavioral treatment is the recommended option in the management of pediatric CPRS. Pharmacological therapy should be reserved for refractory and selected patients. The design and development of a standard protocol are strongly suggested.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,287 · 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
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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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