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Enregistrement W7115820736

INTRAVENOUS ACETAMINOPHEN FOR POSTOPERATIVE PAIN IN NEONATES

2023· dissertation· en· W7115820736 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostoperative painAcetaminophenContext (archaeology)Randomized controlled trialAdverse effectNeonatal intensive care unitOpioidIntensive care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Managing pain is challenging, especially in neonates. Uncontrolled pain and opioid exposure are associated with short- and long-term adverse events. Adequately controlling pain while reducing opioid exposure is paramount in the neonatal population. This thesis presents three studies, all aiming to determine if IV acetaminophen is an appropriate adjunct to current opioid-based postoperative pain regimens. The population of interest is neonates admitted to the neonatal intensive care unit (NICU) treated with major abdominal and thoracic surgery. Chapter 1 provides the scientific framework underpinning this work and the rationale for performing the included studies. Chapter 2 presents the results of a systematic review and meta-analysis assessing the effect of IV acetaminophen on postoperative pain in pediatric patients. This chapter further expands on gaps and opportunities for future research. Chapter 3 reports the results of a national survey in which pediatric surgeons, anesthesiologists, and neonatologists reported their postoperative pain prescribing practices in the NICU and their perspectives on the use of IV acetaminophen. Chapter 4 describes the protocol for a pilot randomized controlled trial (RCT). This study will assess the feasibility of a multicenter RCT to evaluate the effectiveness of IV acetaminophen for postoperative pain in neonates recovering from major abdominal and thoracic surgery. Chapter 5 summarizes the results of the studies in context and details how the results of each study informed the others. It also discusses areas of future research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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