Best practices for virtual care to support youth with chronic pain and their families: a rapid systematic review to inform health care and policy during COVID-19 and beyond
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has acutely challenged health systems and catalyzed the need for widescale virtual care and digital solutions across all areas of health, including pediatric chronic pain. The objective of this rapid systematic review was to identify recommendations, guidelines, and/or best practices for using virtual care to support youth with chronic pain and their families (CRD42020184498). MEDLINE, CINAHL, Embase, APA PsychINFO, and Web of Science were searched the week of May 25, 2020, for English language peer-reviewed articles published since 2010 that (1) discussed children and adolescents aged <18 years reporting any type of chronic pain (ie, pain lasting >3 months); (2) focused on any type of virtual care (eg, telephone, telehealth, telemedicine, mHealth, eHealth, online, or digital); and (3) reported on guidelines, best practices, considerations, or recommendations for virtual care. Abstract and full text screening and data extraction were performed in duplicate. Meta-ethnography was used to synthesize concepts across articles. Of 4161 unique records screened, 16 were included addressing diverse virtual care and pediatric chronic pain conditions. Four key themes were identified: (1) opportunities to better leverage virtual care, (2) direct effective implementation of virtual care, (3) selection of virtual care platforms, and (4) gaps in need of further consideration when using virtual care to support youth with chronic pain and their families. No existing guidelines for virtual care for pediatric chronic pain were identified; however, best practices for virtual care were identified and should be used by health professionals, decision makers, and policymakers in implementing virtual care.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle