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Enregistrement W4401435581 · doi:10.1186/s12887-024-04951-4

Early childhood risk factors for later onset of pediatric chronic pain: a multi-method longitudinal study

2024· article· en· W4401435581 sur OpenAlexaff
Maria Pavlova, Mélanie Noël, Serena L. Orr, Andrew Walker, Sheri Madigan, Sheila McDonald, Suzanne Tough, Kathryn A. Birnie

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensAlberta Health ServicesOntario Brain InstituteAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePediatricsLongitudinal studyChronic painPhysical therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pediatric chronic pain (i.e., pain lasting ≥ 3 months) is prevalent, disabling, and costly. It spikes in adolescence, interrupts psychosocial development and functioning, and often co-occurs with mental health problems. Chronic pain often begins spontaneously without prior injuries and/or other disorders. Prospective longitudinal cohort studies following children from early childhood, prior to chronic pain onset, are needed to examine contributing factors, such as early pain experiences and mental health. Using data from a longitudinal community pregnancy cohort (All Our Families; AOF), the present study examined the associations between early developmental risk factors, including early childhood pain experiences and mental health symptoms, and the onset of pediatric chronic pain at ages 8 and 11 years. METHODS: Available longitudinal AOF data from child age 4 months, as well as 1, 2, 3, 5, 8, and 11 years, were used. Mothers reported their child's pain experiences (e.g., hospitalizations, vaccinations, gut problems) at each timepoint from 4 months to 8 years, child chronic pain at age 8, and child mental health symptoms at ages 5 and 8 years. Children reported their chronic pain frequency and interference at age 11. Adaptive least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regressions were used to select predictor variables. Complete case analyses were complemented by multiple imputation using chained equation (MICE) models. RESULTS: Gut problems, emergency room visits, frequent pain complaints, and headaches at age 5 or earlier, as well as female sex, were associated with increased risk of maternal reported child chronic pain at age 8. Maternal reported chronic pain at age 8 was associated with higher levels of child-reported pain frequency and pain interferences at age 11. Boys self-reported lower levels of pain interference at age 11. CONCLUSIONS: Some, but not all, painful experiences (e.g., gut problems, ER visits, pain complaints) in early life contribute to pediatric chronic pain onset and should be considered for screening and early intervention.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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