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Enregistrement W4214488269 · doi:10.2196/15757

The Effectiveness of the Buzzy Device for Pain Relief in Children During Intravenous Injection: Quasirandomized Study

2022· article· en· W4214488269 sur OpenAlexvenueno aff
Yen-Hua Cho, Yi‐Chien Chiang, Tsung‐Lan Chu, Chi‐Wen Chang, Chun-Chu Chang, Hsiu‐Min Tsai

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésFLACC scaleMedicineWilcoxon signed-rank testPain managementMann–Whitney U testPain scalePhysical therapyTest (biology)Acute painRandomized controlled trialAnesthesiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Intravenous injection is the most common medical treatment and the main cause of pain in hospitalized children. If there is no appropriate health care for pain relief, the proportion of moderate and severe pain often exceeds 70%. With nonpharmaceutical-based pain management, Buzzy is recognized as an effective device for rapidly relieving injection pain in hospitalized children. However, Buzzy is not widely used in Asia and very few experimental studies in Asia have addressed the effectiveness of the Buzzy device at treating needle pain in hospitalized children. Objective The main purpose of this study was to investigate the effectiveness of the Buzzy device for diminishing pain levels among hospitalized children in Taiwan. Methods We applied a quasiexperimental design with random assignment. According to the time of admission, child participants were randomly assigned to treatment and nontreatment groups. The Buzzy device was applied as an intervention in this study. The samples size was 30 per group. The study participants were recruited from the pediatric ward of a medical center in northern Taiwan. The research data were collected longitudinally at three time points: before, during, and after intravenous injection. Three instruments were used for assessment: a demographic information sheet, the Wong-Baker Face Scale (WBFS), and the Faces Legs Activity Cry Consolability (FLACC) scale. The data were analyzed by descriptive analysis, the Mann-Whitney U test, the Wilcoxon signed-rank test, and the χ2 test. Results A total of 60 hospitalized children aged 3 to 7 years participated in this study, including 30 participants in the treatment group and 30 participants in the nontreatment group. The average age of children in the treatment and nontreatment groups was 5.04 years and 4.38 years, respectively. Buzzy significantly mitigated pain in children during intravenous injection with a significant difference between the two groups in pain-related response (FLACC) and actual pain (WBFS) (Z=–3.551, P<.001 and Z=–3.880, P<.001, respectively). The children in the treatment group had a significantly more pleasant experience than those in the nontreatment group (Z=–2.387, P=.02). When Buzzy was employed, the children experienced less pain than they did during previous intravenous injections (Z=–3.643, P<.001). Conclusions The intervention of using the Buzzy device was effective in reducing pain levels of intravenous injection among hospitalized children. The specific focus on children in Asia makes a valuable contribution to the literature. For clinical application, the reliable pain relief measure of Buzzy can be used in other Asian children to help health care providers improve noninvasive care among children. For future applications, researchers could integrate Buzzy into therapy-related games and a technology-based app to increase the efficiency of use and provide more data collection functions.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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