A CRITICAL REVIEW OF PAIN ASSESSMENT AND MANAGEMENT IN EXTREMELY LOW GESTATIONAL AGE INFANTS
Notice bibliographique
Résumé
Objective The past 2 decades have witnessed an increased survival of extremely low gestational age (ELGA; 23–27 weeks GA) infants who are exposed to multiple painful procedures at a time of rapid neurological development. Pain in the developing nervous system differs from the mature nervous system, but little is known about how ELGA infants manifest pain. The aim is to systematically review the evidence of pain in ELGA infants to ascertain best pain practices. Methods A comprehensive electronic search was conducted in MEDLINE, CINAHL and EMBASE. Two individuals screened and extracted data independently from relevant papers. Results Only 3/13 papers focused on pain behaviors in ELGA neonates. In 2 studies, ELGA infants were examined during painful and non-painful situations. Increased facial actions and decreased body movement were indicators of pain, but magnitude of response was proportional to gestational age (GA). One study contributed to the construct validity of the Premature Infant Pain Profile, while a second contributed to the validity of a non-English version with more mature infants. Seven studies examined ELGA infants at 32 weeks GA; however pain stimuli (e.g. heel lance, clustered care) and outcome measures (e.g. facial, body movement) varied. Only one study examined the maturational effects on pain responses in 11 neonates. Conclusions Few studies have examined pain behaviors in ELGA, and most were derived from small sample sizes with single observations during heel lance procedures. Further longitudinal studies with adequate sample sizes examining a broad repertoire of responses for a variety of pain paradigms is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».