Intensive interdisciplinary pain treatment for children and adolescents with chronic noncancer pain: a preregistered systematic review and individual patient data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Chronic noncancer pain in children and adolescents can be impairing and results in substantial health care costs. Intensive interdisciplinary pain treatment (IIPT), an inpatient or day hospital treatment delivered by a team of 3 or more health professionals, may be an effective intervention for these children and adolescents. Based on previous reviews and meta-analyses, we updated findings regarding the description of available treatments and estimated the effectiveness of IIPT, overcoming methodological shortcomings of previous work by requesting and analyzing individual participant data. On June 26, 2021, we searched 5 literature databases (PubMed, PsycINFO, Web of Science, Cochrane Library, and PubPsych) for studies examining the effectiveness of IIPT. Included studies used a pre-post design, assessed patients younger than 22 years, and presented their results in English, German, French, or Spanish. We used standard methodological procedures expected by Cochrane to pool treatment effects and assess risk of bias. We identified 13 different treatment sites with similar treatment inclusion criteria and treatment components, but the descriptions of those treatments varied widely. Regarding treatment effectiveness, IIPT may result in large improvements in the mean pain intensity ( g = -1.28), disability ( g = -1.91), and number of missed school days at the 12-month follow-up ( g = -0.99), as well as moderate improvements in anxiety ( g = -0.77) and depression ( g = -0.76). The certainty of the evidence, however, was graded from very low to low. We recommend that future researchers use more scientific rigor to increase the certainty of the evidence for IIPT and standardize treatment outcomes for children and adolescents with chronic pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,015 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».