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Enregistrement W4407174543 · doi:10.1136/rapm-2024-105697

Prevalence of and recommendation for measuring chronic postsurgical pain in children: an updated systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4407174543 sur OpenAlexaff
Brittany N. Rosenbloom, Simona Denise Frederiksen, Vienna Wang, Kathryn A. Birnie, Christine Park, Grace Gordon, Nivez Rasic, Jennifer Stinson

Notice bibliographique

RevueRegional Anesthesia & Pain Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of CalgaryAlberta Health ServicesWomen's College HospitalSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésMedicineObservational studyGrading (engineering)Meta-analysisSystematic reviewPhysical therapyMEDLINEChronic painRating scaleQuality of life (healthcare)Internal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: ), approximately 20% of children and adolescents develop chronic postsurgical pain (CPSP; ie, pain persisting >3 months after surgery) after major surgeries, which is associated with adverse functional and psychological consequences. A major barrier was that definitions of CPSP applied were highly variable. Since that prior review was conducted (n=4 studies in meta-analysis), numerous relevant studies have been published warranting an update. OBJECTIVE: The aims of this current review were to: (1) provide an updated prevalence estimate for pediatric CPSP and (2) examine definitions of pediatric CPSP applied in current research. EVIDENCE REVIEW: Prospective, observational studies examining CPSP using a validated self-report pain intensity measure in children were included. 4884 unique publications were screened with 20 articles meeting inclusion criteria. Risk of bias using Quality in Prognostic Study tool ranged from low to high. FINDINGS: The pooled prevalence of CPSP among mostly major surgeries was 28.2% (95% CI 21.4% to 36.1%). Subgroup analysis of spinal fusion surgeries identified a prevalence of 31% (95% CI 21.4% to 43.5%). Using Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation, the certainty in prevalence estimates was moderate. Studies used a range of valid pain intensity measures to classify CPSP (eg, Numeric Rating Scale), often without pain interference or quality of life measures. CONCLUSIONS: The overall prevalence of pediatric CPSP is higher than estimated in the prior review, and quality of studies generally improved though with some heterogeneity. Standardizing the measurement of CPSP will facilitate future efforts to combine and compare data across studies. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022306340.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,038
Bibliométrie0,0140,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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