Defining Growing Pains: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Up to one third of children may be diagnosed with growing pains, but considerable uncertainty surrounds how to make this diagnosis. The objective of this study was to detail the definitions of growing pains in the medical literature. METHODS: Scoping review with 8 electronic databases and 6 diagnostic classification systems searched from their inception to January 2021. The study selection included peer-reviewed articles or theses referring to "growing pain(s)" or "growth pain(s)" in relation to children or adolescents. Data extraction was performed independently by 2 reviewers. RESULTS: We included 145 studies and 2 diagnostic systems (ICD-10 and SNOMED). Definition characteristics were grouped into 8 categories: pain location, age of onset, pain pattern, pain trajectory, pain types and risk factors, relationship to activity, severity and functional impact, and physical examination and investigations. There was extremely poor consensus between studies as to the basis for a diagnosis of growing pains. The most consistent component was lower limb pain, which was mentioned in 50% of sources. Pain in the evening or night (48%), episodic or recurrent course (42%), normal physical assessment (35%), and bilateral pain (31%) were the only other components to be mentioned in more than 30% of articles. Notably, more than 80% of studies made no reference to age of onset in their definition, and 93% did not refer to growth. Limitations of this study are that the included studies were not specifically designed to define growing pains. CONCLUSIONS: There is no clarity in the medical research literature regarding what defines growing pain. Clinicians should be wary of relying on the diagnosis to direct treatment decisions.
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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 | 0,021 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».