Characteristics of the Pediatric Chronic Pain Service in a Developing Country: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to describe the need for multidisciplinary management in a pediatric chronic pain service, characteristics of pediatric patients, types of pain management, and outcomes in a tertiary care university hospital in Thailand. Methods: This retrospective study included pediatric patients aged between 0 and 17 years old receiving chronic pain services, both inpatient and outpatient, between August 2021 and December 2023. Demographic data, primary medical diagnosis, pain diagnosis, pain characteristics, psychological diagnosis, multidisciplinary management, and patient outcomes were collected. Pain-related diagnoses were then coded into the 11 th revision of the International Classification of Diseases (ICD-11) of the World Health Organization. Results: There were 99 patients included in the study. Mean (SD) age of the patients was 11.5 (4.8) years old. Most patients were male sex (60.6%). The most common pain diagnoses were chronic cancer-related pain (43.4%) and chronic neuropathic pain (21.2%). For multidisciplinary management, 46 (46.5%) patients were sent for psychiatric consultation (95% CI 37.0– 56.2), which turned out to be 36 (36.4%) patients who had mental health disorders (95% CI 27.6– 46.2). Fifty-six (56.6%) patients had rehabilitation (95% CI 46.7– 65.9). Twenty (20.2%) patients required both psychiatric and rehabilitation treatments. Gabapentinoids were used in 68 (68.7%) patients. Strong opioids via oral route were reported in 59 (59.6%) patients. Overall, 54 (54.5%) patients were able to be discharged from the service, while 27 (27.3%) patients died. Conclusion: A significant proportion of children with chronic pain required psychiatric and rehabilitation management. Keywords: chronic pain, child, pain management, cancer pain, mental health
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».