La gestion de la douleur chez les nouveau-nés : une approche multidimensionnelle
Bibliographic record
Abstract
Résumé La prévention et la gestion efficaces de la douleur constituent un volet essentiel des soins au nouveau-né. L’expérience d’une douleur non traitée en début de vie a des effets négatifs immédiats et des résultats indésirables à long terme sur la stabilité physiologique, le traitement sensoriel de la douleur et le développement neurodéveloppemental. Selon les parents, une gestion inappropriée de la douleur pendant les interventions médicales est systématiquement perçue comme l’un des aspects les plus stressants de leur rôle auprès de leur nouveau-né. Malgré les façons connues de bien gérer la douleur chez le nouveau-né, ces interventions demeurent sous-utilisées en clinique. Afin de garantir des résultats optimaux, les établissements de santé devraient se doter de cadres organisationnels de gestion de la douleur et de ressources exclusives incluant une formation approfondie pour les professionnels de la santé, l’adoption de stratégies de prévention et de contrôle de la douleur néonatale, des mesures d’amélioration de la qualité pour limiter le nombre d’interventions douloureuses, l’évaluation et la réévaluation appropriées de la douleur, l’atténuation de la douleur découlant des interventions et des opérations et la participation active des parents à des décisions communes et aux soins de la douleur.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".