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Enregistrement W4409885664 · doi:10.2196/66614

Pain Assessment Tools for Infants, Children, and Adolescents With Cancer: Protocol for a Scoping Review

2025· review· en· W4409885664 sur OpenAlexvenueno aff
Mika Hirata, Noyuri Yamaji, Shotaro Iwamoto, Ayaka Hasegawa, Mitsuru Miyachi, Takashi Yamaguchi, Daisuke Hasegawa, Erika Ota, Nobuyuki Yotani

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLContext (archaeology)Protocol (science)MedicinePain assessmentSystematic reviewMEDLINEPopulationCochrane LibraryAlternative medicinePsychological interventionNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pain management in children with cancer may be inadequate due to poor pain assessment, and evaluation using suitable tools is necessary. Despite the availability of many pain assessment scales, few studies have summarized the existing assessment tools, making it challenging to select a suitable scale. OBJECTIVE: This scoping review aims to map existing pain assessment tools for children with cancer and provide a comprehensive overview of pediatric cancer-related pain screening and assessment tools. METHODS: The scoping review will be conducted according to the guidelines by the Joanna Briggs Institute and reported following the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) framework. Electronic databases, including PubMed, CINAHL, CENTRAL, ICHUSHI (Japan Medical Abstracts Society), and Embase, will be searched to identify eligible studies, without date or language restrictions. We defined the eligibility criteria based on the PCC (Population, Concept, and Context) format. Studies that focused on assessment tools for evaluating pain in children (aged 0-18 years) with cancer in a hospital or at home will be included. Although there are no restrictions on study design, protocols and conference abstracts will be excluded. Two or more reviewers will select studies by reviewing the full text of relevant articles identified by titles and abstracts, and disagreements will be resolved through discussion. Two or more reviewers will extract predefined data items, including characteristics of included studies (eg, author name, title of publication, year of publication, purpose of study, study setting, study population, outline of the assessment tool, study design, and findings) and the characteristics of assessment tools (eg, types of tools, target population, assessor, validity, instructions, precautions, and advantages and disadvantages of the tools). Pain assessment tools will be summarized in tabular format and described in a narrative synthesis. RESULTS: Through electronic database searches on November 20, 2023, we identified 3748 articles. This review will provide a comprehensive overview of pain assessment tools. The final report is planned for submission to a peer-reviewed journal in 2025. CONCLUSIONS: This scoping review is the first comprehensive effort to map existing tools on pediatric cancer-related pain assessment tools for infants, children, and adolescents aged <18 years, according to developmental stages. Based on the findings of this study, we will discuss future clinical and research implications for pain assessment and management in children with cancer. The findings are expected to enhance pain management practices in children with cancer and inform health care providers, policy makers, and other stakeholders. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/66614.

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,017
Bibliométrie0,0170,014
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,012

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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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