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Enregistrement W4412834660 · doi:10.1093/pch/pxae116

Pain from suprapubic aspiration versus urethral catheterization in neonates and infants ≤6 months: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4412834660 sur OpenAlexaff
Najla Tabbara, Anna Taddio, Elizabeth Uleryk, Vibhuti Shah

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensOntario Drug Policy Research NetworkPublic Health OntarioUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisStrictly standardized mean differenceConfidence intervalRandomized controlled trialSystematic reviewRelative riskPain assessmentAdverse effectGrading (engineering)Sample size determinationMEDLINEPhysical therapySurgeryInternal medicinePain management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background The evaluation of suspected late-onset sepsis in neonates and infants ≤6 months includes obtaining a sterile urine sample. Two techniques are used interchangeably in clinical practice to detect the presence of microorganisms: suprapubic aspiration (SPA) and urethral catheterization (UC). At present, it is unclear which method causes more pain. The primary objective of this systematic review and meta-analysis is to determine which technique is more painful. Methods Electronic databases were searched for relevant randomized and quasi-randomized trials in September 2023. The literature search was updated in June 2025 and no additional eligible articles were identified for inclusion. Title and abstract screening, followed by data extraction, were performed in duplicate. The risk of bias was assessed using Cochrane’s risk of bias (RoB) 2.0 tool. The critically important outcome was pain measured using validated tools including unidimensional (behavioural) and multidimensional (combination of behavioural and physiological components) tools. Secondary outcomes included procedure success, procedure duration, and adverse events. Pooled effects estimates were standardized mean difference (SMD), mean difference (MD), and relative risk (RR) with 95% confidence intervals (CI) from random effects meta-analyses. Certainty assessment was completed using Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) methodology. Results Of the seven included studies, five studies reported pain scores among 378 infants. Clinical heterogeneity was noted across the studies specifically differences in postnatal age, procedure details (e.g., operator skillset, use of anesthetic and analgesic, ultrasound guidance), and pain assessment tools (unidimensional vs. multidimensional pain scores). There was no difference in pain score for overall procedure for SPA versus UC (SMD 0.25 [95% CI –0.63, 1.14], I2 = 84%; n = 330) and duration of cry (MD 5.26 [95% CI –43.72, 54.23], I2 = 97%; n = 245). The quality of evidence was low for these outcomes. There was a statistically significant difference in procedure duration when SPA was compared to UC (MD –62.62 [95% CI –112.96, –12.27], I2 = 96%; n = 299) with SPA being the procedure of shorter duration. The quality of evidence for this outcome was moderate. None of the studies reported any serious adverse events. Discussion There is insufficient evidence to recommend one technique over the other for reducing pain in infants ≤6 months. Healthcare professionals can select SPA or UC based on the unit preference, skillset, and available resources. Future research is required to inform clinical practice.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,040
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations0
Publié2024
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