Prognostische factoren chronische pijn

Beoordeeld: 10-05-2023

Uitgangsvraag

Bij welke kinderen moet men alert zijn op het ontwikkelen van chronische pijn?

Aanbeveling

Vanwege het ontbreken van bewijs, kan geen aanbeveling worden gedaan over bij welke kinderen men alert moet zijn op het ontwikkelen van chronische pijn.

Overwegingen

Voor- en nadelen van de interventie en de kwaliteit van het bewijs

Uit de systematische literatuuranalyse bleken geen studies die een intern of extern gevalideerd predictiemodel hadden geconstrueerd om de ontwikkeling of de persistentie van een vorm van chronische pijn bij kinderen te voorspellen.

Er werden drie studies geïncludeerd die een niet gevalideerd multivariabel regressiemodel beschreven met prognostische factoren voor chronische pijn (Malmberg, 2019, chronische gewrichts- en spierpijn; Holley, 2017, chronische gewrichts- en spierpijn, El-Metwally, 2007, chronische buikpijn). De gebruikte prognostische factoren waren demografische kenmerken van de deelnemers, psychosociale factoren, en kenmerken van de symptomen. Doordat deze modellen zowel niet intern als extern gevalideerd waren, is de betrouwbaarheid van de modellen zo laag dat deze niet beoordeeld kon worden. Daardoor kunnen vanuit de literatuur geen GRADE-conclusies worden getrokken over het voorspellen van chronische pijn bij kinderen.

De werkgroep concludeert dan ook dat er een kennislacune bestaat omtrent het bestaan van beslissingsmodellen welke op basis van risicofactoren chronische pijn kunnen voorspellen bij kinderen.

Waarden en voorkeuren van patiënten (en evt. hun verzorgers)

Waarden en voorkeuren van patiënten zijn niet van toepassing bij een prognostisch model voor chronische pijn.

Kosten (middelenbeslag)

Kosten zijn niet van toepassing bij een prognostisch model voor chronische pijn.

Aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie

Een prognostisch model heeft geen invloed op de gezondheidsgelijkheid. In Nederland heeft iedereen in principe dezelfde toegang tot medische hulp.

Er zijn geen voorwaarden aan de haalbaarheid. Voor implementatie zouden geen specifieke investeringen of kennis nodig zijn.

Rationale van de aanbeveling: weging van argumenten voor en tegen de interventies

Er is onvoldoende bewijs over de voorspellende waarde van een prognostisch model voor chronische pijn bij kinderen. Daarom kan de werkgroep geen aanbeveling doen over het wel of niet toepassen van een prognostisch model om chronische pijn bij kinderen te voorspellen.

Onderbouwing

Achtergrond

Bij een deel van de kinderen met acute pijn ontstaan aanhoudende en dus chronische pijnklachten. Identificatie van de prognostische factoren die een verhoogde kans op het ontwikkelen van chronische pijn bij kinderen geven, kan resulteren in preventie van het ontstaan van chronische pijn en dus een snellere en betere pijnbestrijding.

Samenvatting literatuur

Description of studies

Details of the three studies reporting multivariable models for chronic pain in children are shown in Table 1. Malmborg (2019), Holley (2017), and El-Metwally (2007) presented multivariable models describing associations of demographics and psychological variables with chronic pain.

Table 1. Description of studies reporting unvalidated models of chronic pain in children

Study	Population	N (% event)	Outcome	Analysis method
Malmborg, 2019; prospective cohort study	Children aged 16 y old in their first class of Swedish upper secondary school in 2011.	154 (15.6%)	Chronic musculoskeletal pain (CMP, have experienced pain lasting >3 months during the last 12 months).	Multivariate logistic regression analysis (adjusted for sex) with CMP at 3-year follow up as dependent variable. Nagelkerke’s R² was reported as a measure of model fit.
Holley, 2017; prospective cohort study	Children aged 10-17 y old, recently evaluated in an emergency department or orthopedic clinic for an acute musculoskeletal pain (e.g. limb, back or neck) complaint	71 (43.7%)	Persistence of MSK pain (did not achieve ³50% improvement in pain intensity from T1 to T2) at four months.	Multivariable regression analysis (T2 analysis adjusted for outcome measure at T1) with pain persistence, pain-related disability, and quality of life as outcome variables. Pain intensity, depression, pain anxiety, sleep, and CPM in the acute pain period (<1 month) were used as prognostic factors. Betas and standard errors were reported as a measure of prognostic value.
El-Metwally, 2007; prospective cohort study	Children aged 11-14 y old, recruited at 39 schools in North West England.	1,411 (22%)	Chronic abdominal pain (CAP, defined as abdominal pain for at least one day in the month prior to the questionnaire(s))	Step-wise multivariable Poisson regression (adjusted for age: stage 1; and adjusted for other prognostic variables: stage 2). Age-adjusted risk ratios were reported as a measure of model fit.

Results

Malmborg (2019), Holley (2017), and El-Metwally (2007) presented multivariable models describing associations of demographics and psychological variables with chronic pain.

Malmborg (2019) performed multivariable analyses to assess the associations between demographic and psychosocial factors at baseline with chronic musculoskeletal pain after 3 years of follow-up in 154 school children with an average age of 16.1 years (SD: 0.6). In the regression model, only chronic musculoskeletal pain at baseline was a statistically significant predictor of chronic musculoskeletal pain at follow-up with an odds ratio of 2.99 (95% CI: 1.09 to 8.24). No prediction performance measures were reported, results are presented in Table 2.

Holley (2017) performed multivariable analyses to assess the associations between demographic and psychosocial factors, and symptoms at baseline with chronic musculoskeletal pain after 4 months of follow-up in 71 children with acute musculoskeletal pain with an average age of 13.76 years. Sex (OR 32.8, p=0.003) and the conditioned pain modulation index (CPM, OR: 0.86, p=0.046) had a statistically significant association with chronic pain at follow-up. No prediction performance measures were reported, results are presented in Table 2.

El-Metwally (2007) performed sex-stratified multivariable analyses to assess the associations between demographic and psychosocial factors at baseline with chronic musculoskeletal pain after 1 year of follow-up in 1,411 school children aged of 11-14 years. In boys, daytime tiredness (medium vs low OR: 2.9, 95% CI: 1.2 to 7.1; high vs low OR: 3.0, 95% CI: 1.2 to 7.6), and psychosocial difficulties (OR: 2.3, 95% CI: 1.2 to 4.5) were statistically significantly associated with chronic musculoskeletal pain at follow-up. In girls, only headache in the month prior to the baseline survey was statistically significantly associated with chronic musculoskeletal pain at follow-up (1-7 days vs no days: OR 1.8, 95% CI: 1.1 to 2.8; >7 days vs no days: OR 2.1, 95% CI: 0.95 to 4.7). No prediction performance measures were reported, results are presented in Table 2.

Table 2. Unvalidated prognostic factor models predicting chronic pain in children

CI, confidence interval; CPM, conditioned pain modulation; EQ-5D, EQ-5D-3 L questionnaire; HADS, Hospital Anxiety and Depression Scale; NS, not significant; OR, odds ratio

Level of evidence of the literature

The level of evidence was not graded, because none of the included studies reported validated models.

Zoeken en selecteren

Preferably a systematic review of the literature measuring the effect of using a clinical decision model to identify children with a high risk for developing (severe) chronic pain, compared to standard care or chance. As such research is very rare and the working group did not expect to find such studies, a systematic review of the literature was performed to answer the following question: What is the prognostic value of a prediction model / prognostic factors for developing chronic pain in children?

P: Children 0-18 years old

I: Prediction model / prognostic factors:

Outcome: chronic pain

Factors in different domains:

1. Demographics: age, gender, education level, ethnic group

2. Psychological: anxiety (patient and caregiver preoperative anxiety state), depression, psychological distress (patient’s and caregiver’s mood, affect, personality trait), coping strategies of patient and caregiver, history of physical, emotional, or sexual abuse.

3. Disease specific factors: specific conditions, e.g. cancer, Crohn’s disease, rheumatism

C: Absence of prognostic model/ chance

O: Model performance (predictive value)

Relevant outcome measures

The guideline development group considered prediction model performance as a critical outcome measure for decision making.

Chronic pain was defined as pain lasting longer than 3 months.

The working group defined the performance of the included models as follows (Cohen, 1988):

R² < 0.02: very weak;

0.02 ≤ R² < 0.13: weak;

0.13 ≤ R² < 0.26: moderate;

R² ≥ 0.26: substantial

0.7≤AUC<0.8: acceptable;

0.8≤AUC<0.9: excellent;

AUC≥0.9: outstanding.

Prognostic research: Study design and hierarchy

When reviewing literature, there is a hierarchy in quality of individual studies. Preferably, the effectiveness of a clinical decision model is evaluated in a clinical trial. Unfortunately, these studies are very rare. If not available, studies in which prediction models are developed and validated in other samples of the target population (external validation) are preferred as there is more confidence in the results of these studies compared to studies that are not externally validated. Most samples do not completely reflect the characteristics of the total population, resulting in deviated associations, possibly having consequences for conclusions. Studies validating prediction models internally (e.g. bootstrapping or cross validation) can be used to answer the first research question as well, but downgrading the level of evidence is obvious due to risk of bias and/or indirectness as it is not clear whether models perform sufficiently in target populations. The confidence in the results of unvalidated prediction models is very low. Therefore, such models will not be graded. This is also applicable for association models. The risk factors identified from such models can be used to inform patients about the elevated risk on developing chronic pain, however they are less suitable to be used in clinical decision making.

Search and select (Methods)

The databases Medline (via OVID) and Embase (via Embase.com) were searched with relevant search terms until 25 November 2021. The detailed search strategy is depicted under the tab Methods. The systematic literature search resulted in 1064 unique hits. Studies were selected based on the following criteria:

Being a systematic review, randomized controlled trial (RCT) or observational study (cohort study).
Reporting multivariable longitudinal association model or prediction model with outcome chronic pain as dependent variable and independent variables (demographics, psychological variables, disease specific factors) determined.

26 studies were initially selected based on title and abstract screening. After reading the full text, 23 studies were excluded (see the table with reasons for exclusion under the tab Methods), and 3 studies were included.

Results

Three studies were included in the analysis of the literature for chronic pain. Because none of the studies reported (internally and/or externally) validated models, no evidence and risk of bias tables were created, and no grading was performed.

Referenties

1 - El-Metwally A, Halder S, Thompson D, Macfarlane GJ, Jones GT. Predictors of abdominal pain in schoolchildren: a 4-year population-based prospective study. Arch Dis Child. 2007 Dec;92(12):1094-8. doi: 10.1136/adc.2006.115089. Epub 2007 Sep 5. PMID: 17804590; PMCID: PMC2066073.
2 - Holley AL, Wilson AC, Palermo TM. Predictors of the transition from acute to persistent musculoskeletal pain in children and adolescents: a prospective study. Pain. 2017 May;158(5):794-801. doi: 10.1097/j.pain.0000000000000817. PMID: 28151835; PMCID: PMC5393939.
3 - Malmborg JS, Bremander A, Olsson MC, Bergman AC, Brorsson AS, Bergman S. Worse health status, sleeping problems, and anxiety in 16-year-old students are associated with chronic musculoskeletal pain at three-year follow-up. BMC Public Health. 2019 Nov 27;19(1):1565. doi: 10.1186/s12889-019-7955-y. PMID: 31771551; PMCID: PMC6880415.

Evidence tabellen

Table of excluded studies

Author and year	Reason for exclusion
Rashiq, 2009	Wrong P: adult population (>15 y; mean age 40 y old), multivariate analysis not separate for age group 15-19 y old
Wiwe Lipsker, 2021	Wrong P: children with chronic pain; Wrong O: pain interference, depression, and health-related quality of life
Lewandowski Holley,2017	Wrong O: pain-related disability and pain sensitivity in children with new onset musculoskeletal pain
Czyzewski, 2016	Wrong O: abdominal pain frequency per month.
Osteras, 2015	Wrong study design: no prediction model, only stress as 'predictor' of pain, cross-sectional study
Castillo, 2013	Wrong study design: association of pathway with ao pain intensity
Højsted, 2013	Wrong P: no children
Zernikow, 2012	Wrong O: extremely high impairment; wrong study design: no quantitative data of predictors (OR's) reported
Davidson, 2008	Wrong P: age 16-91 y, no separate analyses for age groups
Shaygan, 2020	Wrong study design: cross-sectional study, no development of chronic pain, and univariate analyses
Herrera-Escobar, 2019	Wrong P: no children
de la Vega, 2018	Wrong O: depression, anxiety and insomnia (pain not as outcome but as predictor)
Kastelein, 2015	Wrong P: age 12-35 years old, no separate analysis for children
Gieteling, 2011	Wrong study design: SR of prognostic studies: Only univariate prognostic factors reported, search till 2008
Hanley, 2007	Wrong P: adults
Jones, 2009	Wrong P: adults
Somayajula, 2021	Wrong study design: cross-sectional study
Groenewald, 2020	Wrong study design: cross-sectional study
Wager, 2020	Wrong study design: cross-sectional study
Andias, 2022	Wrong P: children with chronic pain

Verantwoording

Autorisatiedatum en geldigheid

Laatst beoordeeld : 10-05-2023

Laatst geautoriseerd : 10-05-2023

Geplande herbeoordeling :

Initiatief en autorisatie

Initiatief:

Nederlandse Vereniging voor Kindergeneeskunde

Geautoriseerd door:

Koninklijk Nederlands Genootschap voor Fysiotherapie
Nederlandse Vereniging voor Anesthesiologie
Nederlandse Vereniging voor Kindergeneeskunde
Verpleegkundigen en Verzorgenden Nederland
Nederlandse Vereniging voor Klinische Fysica
Nederlands Instituut van Psychologen
Nederlandse Vereniging van Huidtherapeuten
Stichting Kind en Ziekenhuis

Algemene gegevens

De ontwikkeling/herziening van deze richtlijnmodule werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten (www.demedischspecialist.nl/kennisinstituut) en werd gefinancierd uit de Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS).

De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijnmodule.

Samenstelling werkgroep

Voor het ontwikkelen van de richtlijnmodule is in 2021 een multidisciplinaire werkgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen (zie hiervoor de Samenstelling van de werkgroep) die betrokken zijn bij de zorg voor kinderen met pijn.

Kernwerkgroep

Drs. M.A. (Maarten) Mensink, kinderanesthesioloog en pijnarts, werkzaam in het Prinses Máxima Centrum voor Kinderoncologie te Utrecht, NVA, voorzitter
Drs. J.F. (Joanne) Goorhuis, algemeen kinderarts, werkzaam in het Medisch Spectrum Twente, NVK
Dr. F (Felix) Kreier, algemeen kinderarts, werkzaam in het OLVG te Amsterdam, NVK
Drs. M.S. (Sukru) Genco, algemeen kinderarts, werkzaam in het OLVG te Amsterdam, NVK
Dr. S.H. (Steven) Renes, anesthesioloog-pijnspecialist, werkzaam in het Radboud UMC te Nijmegen, NVA
Dr. P. (Petra) Honig-Mazer, psychotherapeut, werkzaam in het Erasmus MC Sophia te Rotterdam, PAZ/LVMP
Drs. M. (Marjorie) de Neef, kinder-IC verpleegkundige, werkzaam in het Amsterdam UMC, V&VN
R. (Rowy) Uitzinger, junior projectmanager en beleidsmedewerker, Stichting Kind en Ziekenhuis, tot 1 juni 2022
E.C. (Esen) Doganer, junior projectmanager en beleidsmedewerker, Stichting Kind en Ziekenhuis, vanaf 1 juni 2022

Werkgroep

Drs. L.A.M. (Lonneke) Aarts, algemeen kinderarts, werkzaam in het RadboudUMC Amalia kinderziekenhuis te Nijmegen, NVK
Prof. dr. W.J.E. (Wim) Tissing, kinderoncoloog, werkzaam in het UMCG te Groningen en Prinses Máxima Centrum te Utrecht, NVK
Prof. dr. S.N. (Saskia) de Wildt, kinderintensivist, werkzaam in het RadboudUMC te Nijmegen, NVK
Prof. dr. N.M. (Nico) Wulffraat, kinderreumatoloog, werkzaam in het UMC Utrecht te Utrecht, NVK
Drs. A.M. (Arine) Vlieger, algemeen kinderarts, werkzaam in het St. Antonius Ziekenhuis te Utrecht, NVK
Dr. S.H.P. (Sinno) Simons, kinderarts-neonatoloog, werkzaam in het Erasmus MC Sophia te Rotterdam, NVK
Drs. K. (Karina) Elangovan, kinderanesthesioloog, werkzaam in het Erasmus MC Sophia te Rotterdam, NVA
Dr. C.M.G. (Claudia) Keyzer – Dekker, kinderchirurg, werkzaam in het Erasmus MC Sophia te Rotterdam, NVvH
T. (Thirza) Schuerhoff, pedagogisch medewerker, werkzaam in het Prinses Máxima Centrum voor Kinderoncologie te Utrecht, Vakgroep Medische Pedagogische zorg
A.P. (Annette) van der Kaa, kinderfysiotherapeut, werkzaam in het Erasumc MC Sophia te Rotterdam, KNGF en NVFK

Klankbordgroep

Drs. J. (Judig) Blaauw, kinderrevalidatiearts, VRA
Dr. H. (Hanneke) Bruijnzeel, AIOS, werkzaam in het UMC Utrecht te Utrecht, NVKNO
Dr. A.M.J.W. (Anne-Marie) Scheepers, ziekenhuisapotheker, werkzaam in het MUMC te Maastricht, NVZA
Dr. S.A. (Sylvia) Obermann-Borst, ervaringsdeskundige ouder & huisarts-epidemioloog, Care4Neo (voorheen Vereniging van Ouders van Couveusekinderen - VOC)
Dr. I.H. (Ilse) Zaal-Schuller, arts voor verstandelijk gehandicapten/kaderarts palliatieve zorg i.o., werkzaam bij Prinsenstichting Purmerend/ AmsterdamUMC locatie AMC, NVAVG
C. (Charlotte) Langemeijer, CliniClowns Nederland
M. (Miep) van der Doelen, CliniClowns Nederland
Dr. E. (Eva) Schaffrath, anesthesioloog, werkzaam in het Maastricht UMC te Maastricht, PROSA Kenniscentrum
M. (Mirjam) Jansen op de Haar, HME-MO Vereniging Nederland

Met ondersteuning van

Dr. J. (Janneke) Hoogervorst – Schilp, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
Dr. C. (Cécile) Overman, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten

Belangenverklaringen

De Code ter voorkoming van oneigenlijke beïnvloeding door belangenverstrengeling is gevolgd. Alle werkgroepleden hebben schriftelijk verklaard of zij in de laatste drie jaar directe financiële belangen (betrekking bij een commercieel bedrijf, persoonlijke financiële belangen, onderzoeksfinanciering) of indirecte belangen (persoonlijke relaties, reputatiemanagement) hebben gehad. Gedurende de ontwikkeling of herziening van een module worden wijzigingen in belangen aan de voorzitter doorgegeven. De belangenverklaring wordt opnieuw bevestigd tijdens de commentaarfase.

Een overzicht van de belangen van (kern)werkgroepleden en klankbordgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaande tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.

Betrokkenen	Functie	Nevenfuncties	Gemelde belangen	Ondernomen actie
Werkgroep
*Aarts*	Algemeen kinderarts in het Amalia kinderziekenhuissinds november 2017	Interne functies onbetaald: 1. voorzitter Pijn werkgroep Amalia kinderziekenhuis. 2. Verbonden aan werkgroep procedurele sedatie bij kinderen. 3. Implementatie VR in Amalia. Stage coördinator coschap kindergeneeskunde, tot 01-09-2020 betaalde functie intern. Onderzoek naar effect voor toepassing comfort talk technieken op de polikliniek Amalia. Onbetaald, vanuit betaalbaar beter project VGZ wel financiële ondersteuning gekregen, eenmalig.	Onderzoek naar effect comfort talk technieken; maar eenmalige subsidie gekregen voor uitvoer. Geen extern belang qua uitkomst.	Geen actie
*Blaauw*	Kinderrevalidatiearts	Geen	Geen	Geen actie
Bruijn, de (interim) Neemt eenmalig deel 1e Kernwerkgroepverg. 6/7/2021	Kinderrevalidatiearts bij Revalidatie Friesland	Lid kwaliteitscommissie VRA (deels betaald, vacatiegeld) Voorzitter landelijke werkgroep Chronische Pijn en vermoeidheid in de kinderrevalidatie, subwerkgroep van de kindersectie van de VRA (onbetaald)	Geen	Geen actie
*Doelen*	CliniClown bij stichting CliniClowns 28 uur per week Onderzoeker bij stichting CliniClowns 8 uur per week, als onderzoeker van CliniClowns commissielid bij project Pijn bij Kinderen.	Bestuurslid theaterproducties Natuurtheater de Kersouwe in Heeswijk Dinther (onbetaald)	Hoofddoel van mijn bijdrage aan de werkgroep is de kennis en ervaring van CliniClowns in te zetten bij het geven van feedback op de gemaakte stukken.	Geen actie
*Elangovan*	Universitair medisch specialist Anesthesioloog-pijnspecialist; ErasmusMC	Geen	Geen	Geen actie
*Genco*	Kinderarts, OLVG, Amsterdam Unitleider kindergeneeskunde	- Eigenaar Genco Med. Beheer B.V. - GM BV is 100% aandeelhouder van de VATAN Kliniek B.V. - dienstbetrekking GencoMed B.V. 0,1 fte, betaald - voorzitter st. kindersedatie, onbetaald - congres director PROSA procedurele sedatie en analgese congres, betaald. - Voorzitter st. ontw. kindergeneeskunde OLVG, onbetaald	Directe belangen bij eigen B.V. maar geen relatie met de bezigheden van de werkgroep. Patenthouder van een medisch hulpmiddel voor het verrichten van circancisies, geen relatie met bezigheden van de werkgroep Bijvangst van het project kan zijn: nieuwe kennis en ervaring om binnen onze organisatie te delen.	Geen actie
*Goorhuis*	Algemeen kinderarts - acute kindergeneeskunde Medisch Spectrum Twente Enschede 100%	Geen	Geen	Geen actie
*Haar, van der*	Freelance consultant Moonshot	Bestuurslid HME-MO Vereniging Nederland	Geen	Geen actie
*Kaa, van der*	Kinderfysiotherapeut Erasmus MC Sophia	-Docent Master Kinderfysiotherapie bij Breederode Hogeschool - Universitair docent Erasmus MC (2 uur per week) -Kinderfysiotherapeut 1^e lijn (Fysio van der Linden)	Geen	Geen actie
*Keyzer-Dekker*	Kinderchirurg Sophia Kinderziekenhuis ErasmusMC te Rotterdam	APLS instructeur SSHK Riel, dagvergoeding	Geen	Geen actie
*Kreier*	Kinderarts OLVG Amsterdam	Medeauteur en -oprichter “De hamster in je brein” Faculty en lid wetenschappelijke bijraad PROSA	Geen	Geen actie
Mensink*	kinderanesthesioloog - pijnarts - Prinses Máxima Centrum voor kinderoncologie	Bestuurslid sectie Pijn&palliatieve geneeskunde NVA - onbetaalde functie sectielid SKA-NVA - onbetaalde functie voorzitter project Choosing Wisely Opioids NVA - onbetaalde functie werkgroeplid Verstandig Gebruik Opioiden IVM/NVA/VWS - onbetaalde functie commissielid programmacommissie Anesthesiologendagen - onbetaalde functie Auteur richtlijnherziening Palliatieve zorg bij kinderen NVK/NVA - onbetaalde functie	Geen	Geen actie
*Neef, de*	Verpleegkundig onderzoeker, Kinder IC, Amsterdam UMC	Geen	Geen	Geen actie
*Petra Honig-Mazer*	Erasmus MC - Sophia Kinderziekenhuis Afdeling Kinder- en Jeugdpsychiatrie/psychologie Unit Psychosociale Zorg Psychotherapeut BIG	Kleine eigen praktijk: Praktijk voor Psychotherapie Honig-Mazer, betaald	Geen	Geen actie
*Renes*	Anesthesioloog-pijnspecialist Radboudumc	Kwaliteitsvisitaties Nederlandse Vereniging Anesthesiologie, vacatiegeld Tijd voor verbinding VMS, vacatiegeld	Geen	Geen actie
*Schuerhoff*	Medisch Pedagogisch Zorgverlener Prinses Maxima Centrum	Geen	Geen	Geen actie
*Simons*	Kinderarts - neonatoloog - klinisch farmacoloog (Universitair Medische Specialist) Erasmus MC- Sophia	Lid geneesmiddelencommissie Erasmus MC (onbetaald) Voorzitter pharmacology section European Society Pediatric research (onbetaald) Lid NKFK (Kinderformularium redactie) (onkostenvergoeding) Voorzitter Neonatal Pain Special interest group (onbetaald)	Geen	Geen actie
*Tissing*	Kinderoncoloog, Hoogleraar supportive care in de kinderoncologie. 0.6 fte Prinses Maxima Centrum, 0,4 fte UMCG	PI van onderzoek naar app over invloed van laagdrempelig contact op pijn bij patiënten met kanker.	Geen	Geen actie
*Uitzinger*	Junior Project manager en beleidsmedewerker Stichting kind en ziekenhuis	Geen	Geen	Geen actie
*Vlieger*	1. Kinderarts St Antonius ziekenhuis Nieuwegein	1. Les geven via Cure en Care en via het Prinses MAxima Centrum op het gebiedvan hypnose bij kinderen. Dit is betaald. 2. Mede -eigenaar van een klein bedrijfje Skills4Comfort waarbij wij les geven in ziekenhuizen op het gebied van non-farmacologische technieken om het comfort van patienten te verbeteren, mn tijdens procedures. Dit is uiteraard een betaalde functie. 3. Voorzitter Stichting Hypnose bij Kinderen. Dit is onbetaald. 4. Tot een paar maanden geleden was ik ook bestuurslid en mede-oprichter van de stichting Procedureel comfort bij Kinderen (Prosa)	Aangezien ik les geef op het gebied van non-farmacologische methoden om pijn en angst te voorkomen cq te behandelen kan ik daar theoretisch voordeel van ondervinden als nog meer afdelingen hun personeel geschoold wilt hebben in non-farmacologische technieken. in de richtlijn komen uiteraard geen namen van bedrijven te staan, dus ik verwacht geen evident voordeel. Mijn mede eigenaars van het skills4comfort bedrijf. Overigens loopt dit al heel goed. Iedereen is gelukkig al overtuigd van het belang van het aanleren van positief taalgebruik, afleiden, echt contact maken en een vertrouwensband opbouwen.	Uitsluiten van besluitvorming voor modules over non-farmacologische pijnbestrijding. Mag wel meelezen.
*Wildt, de*	Kinderarts-intensivist, hoogleraar klinische farmacologie, Radboudumc Kinderarts-onderzoeker, Erasmus MC (0.1 fte)	Directeur stichting Nederlands Kenniscentrum Farmacotherapie Kinderen (detachering vanuit Radboudumc, betaald door stichting) Directeur Kinderformularium BV (detachering vanuit Radboudumc, betaald door stichting) Voorzitter Medisch Wetenschappelijke Adviesraad Kiddygoodpills (onbetaald) Bestuurslid NVKFB (onbetaald) Redactielid NTvG (farmacotherapie sectie, onbetaald) Directeur PEDMED-NL (kindertrialnetwerk Nederland) KNAW Van Walraven Fonds, Ter Meulen Fonds commissielid (onbetaald) FMS Richtlijn Delier (betaald aan Radboudumc, vacatiegelden)	Patent: Gebruik van PENK voor nierfunctiebepaling bij kinderen (aangevraagd). Bill and Melinda Gates Foundation: model-informed dosing for pediatric dosing guidelines EU IMI2 Conect4children: EU wide pediatric clinical trial network Kinderformularium BV heeft als doel, zonder winstoogmerk, om de doseeradviezen van het Nederlandse kinderformularium, ook beschikbaar te stellen aan buitenlandse, non profit (!) partijen. Dit gebeurt nu voor Noorwegen, Duitsland en Oostenrijk (overheid/ kinderziekenhuizen) Dit is goedgekeurd door het Min van VWS, de financier van het kinderformularium. De neodose doseringen helpen mee het kinderformularium beter te maken, en daarmee aantrekkelijk voor andere non-profit partijen om aan te sluiten.	Geen actie
*Wulffraat*	Hoogleraar kinderimmunologie/reumatologie. UMCU	Voorzitter (coordinator) ERN-RITA (european reference network (onbetaald).	Onze vakgroep heeft zeer veel extern gefinancierd onderzoek. Er is geen direct belang van de financier bij deze richtlijn. Onderzoekslijn chronische pijn bij jeugdreuma is puur academisch. Mensink (aangesteld in PMC) is hier de promovendus. Ik ben de promotor.	Geen actie
*Klankbordgroep*
*Bruijnzeel*	Arts-assistent Keel-, Neus- en Oorheelkunde, UMC Utrecht	Kerngroep Pediatrie (KNO vereniging) - onbetaald - Commissie PrevENT (KNO vereniging) - onbetaald - Junior ESPO bestuur - onbetaald	Geen	Geen actie
*Scheepers*	ziekenhuisapotheker, Maastricht UMC+	Geen	Geen	Geen actie
*Obermann-Borst*	Coördinator Wetenschap bij Care4Neo 10 u per week Huisarts - zelfstandige 18 u per week docent Radboud UMC 8 uur per week	Coördinator Wetenschap bij Care4Neo 75% betaald/25% vrijwillig verzorgen van bijdrage vanuit patientenperspectief aan wetenschap, richtlijnen en kwaliteit van zorg namens de patientenvereniging voor ouders van en voor kinderen die te vroeg, te klein en/of ziek geboren zijn. Huisarts - zelfstandige 18 u per week betaald docent Radboud UMC 8uur/week EBM onderwijs bij huisartsopleiding	Geen	Geen actie
*Zaal Schuller*	Arts voor verstandelijk gehandicapten Werkgever: Prinsenstichting (Purmerend): 29 uur per week Amsterdam UMC loc AMC: 2 uur per week	Arts voor verstandelijk gehandicapten, betaald.	Geen	Geen actie
*Schaffrath*	Kinderanesthesioloog MUMC	Faculty member PROSA (tegen dagvergoeding) Spreker op diverse congresses (zonder vergoeding)	Geen	Geen actie

* Voorzitter

Inbreng patiëntenperspectief

Er werd aandacht besteed aan het patiëntenperspectief door afvaardiging van Stichting Kind en Ziekenhuis in de kernwerkgroep en Care4Neo, CliniClowns Nederland en HME-MO Vereniging Nederland in de klankbordgroep. Op verschillende momenten is input gevraagd tijdens een invitational conference en bij het opstellen van het raamwerk. Het verslag van de invitational conference [zie aanverwante producten] is besproken in de werkgroep. De verkregen input is meegenomen bij het opstellen van de uitgangsvragen, de keuze voor de uitkomstmaten en bij het opstellen van de overwegingen. De conceptrichtlijn is tevens voor commentaar voorgelegd aan de patiëntenorganisaties en de eventueel aangeleverde commentaren zijn bekeken en verwerkt.

Werkwijze

AGREE

Deze richtlijnmodule is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010).

Knelpuntenanalyse en uitgangsvragen

Voorafgaand aan de voorbereidende fase is een invitational conference georganiseerd over herkenning en behandeling van pijn binnen de kindzorg. Een verslag hiervan is opgenomen onder aanverwante producten. Daarnaast werd tijdens de voorbereidende fase van de richtlijn een schriftelijke knelpunteninventarisatie gehouden. Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de werkgroep concept-uitgangsvragen opgesteld en definitief vastgesteld.

Uitkomstmaten

Na het opstellen van de zoekvraag behorende bij de uitgangsvraag inventariseerde de werkgroep welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. Hierbij werd een maximum van acht uitkomstmaten gehanteerd. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als cruciaal (kritiek voor de besluitvorming), belangrijk (maar niet cruciaal) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de cruciale uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch (patiënt) relevant vonden.

Methode literatuursamenvatting

Een uitgebreide beschrijving van de strategie voor zoeken en selecteren van literatuur en de beoordeling van de risk-of-bias van de individuele studies is te vinden onder ‘Zoeken en selecteren’ onder Onderbouwing. De beoordeling van de kracht van het wetenschappelijke bewijs wordt hieronder toegelicht.

Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs

De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor ‘Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation’ (zie https://www.gradeworkinggroup.org/). De basisprincipes van de GRADE-methodiek zijn: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat, en een beoordeling van de bewijskracht per uitkomstmaat op basis van de acht GRADE-domeinen (domeinen voor downgraden: risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie, en publicatiebias; domeinen voor upgraden: dosis-effect relatie, groot effect, en residuele plausibele confounding).

GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie, in het bijzonder de mate van zekerheid dat de literatuurconclusie de aanbeveling adequaat ondersteunt (Schünemann, 2013; Hultcrantz, 2017).

GRADE	Definitie
Hoog	er is hoge zekerheid dat het ware effect van behandeling dichtbij het geschatte effect van behandeling ligt; het is zeer onwaarschijnlijk dat de literatuurconclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.
Redelijk	er is redelijke zekerheid dat het ware effect van behandeling dichtbij het geschatte effect van behandeling ligt; het is mogelijk dat de conclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.
Laag	er is lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dichtbij het geschatte effect van behandeling ligt; er is een reële kans dat de conclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.
Zeer laag	er is zeer lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dichtbij het geschatte effect van behandeling ligt; de literatuurconclusie is zeer onzeker.

Bij het beoordelen (graderen) van de kracht van het wetenschappelijk bewijs in richtlijnen volgens de GRADE-methodiek spelen grenzen voor klinische besluitvorming een belangrijke rol (Hultcrantz, 2017). Dit zijn de grenzen die bij overschrijding aanleiding zouden geven tot een aanpassing van de aanbeveling. Om de grenzen voor klinische besluitvorming te bepalen moeten alle relevante uitkomstmaten en overwegingen worden meegewogen. De grenzen voor klinische besluitvorming zijn daarmee niet één op één vergelijkbaar met het minimaal klinisch relevant verschil (Minimal Clinically Important Difference, MCID). Met name in situaties waarin een interventie geen belangrijke nadelen heeft en de kosten relatief laag zijn, kan de grens voor klinische besluitvorming met betrekking tot de effectiviteit van de interventie bij een lagere waarde (dichter bij het nuleffect) liggen dan de MCID (Hultcrantz, 2017).

COSMIN

The COSMIN Risk of Bias tool was used to assess the quality of single studies for each measurement property. Thereby, the worst-score-counts method was used to determine the risk of bias, this means that the lowest rating given in a box determines the final rating, i.e. the quality of the study. The result of each study on a measurement property (figure 1) were rated against the updated criteria for good measurement properties (Table 1). Each result was rated as either sufficient (+), insufficient (–), or indeterminate (?).

Table 1. Criteria for good measurement properties (Mokkink, 2018)

Measurement property	Rating[1]	Criteria
Structural validity	+	CTT: CFA: CFI or TLI or comparable measure >0.95 OR RMSEA <0.06 OR SRMR <0.08[2] IRT/Rasch: No violation of unidimensionality[3]: CFI or TLI or comparable measure >0.95 OR RMSEA <0.06 OR SRMR <0.08 AND no violation of local independence: residual correlations among the items after controlling for the dominant factor < 0.20 OR Q3's < 0.37 AND no violation of monotonicity: adequate looking graphs OR item scalability >0.30 AND adequate model fit: IRT: χ2 >0.01 Rasch: infit and outfit mean squares ≥ 0.5 and ≤ 1.5 OR Z-standardized values > ‐2 and <2
	?	CTT: Not all information for ‘+’ reported IRT/Rasch: Model fit not reported
	-	Criteria for ‘+’ not met
Internal consistency	+	At least low evidence[4] for sufficient structural validity[5] AND Cronbach's alpha(s) ≥ 0.70 for each unidimensional scale or Subscale.[6]
	?	Criteria for “At least low evidence for sufficient structural validity” not met
	-	At least low evidence⁴ for sufficient structural validity⁵ AND Cronbach’s alpha(s) < 0.70 for each unidimensional scale or Subscale.⁶
Reliability	+	ICC or weighted Kappa ≥ 0.70
	?	ICC or weighted Kappa not reported
	-	ICC or weighted Kappa < 0.70
Measurement error	+	SDC or LoA < MIC
	?	MIC not defined
	-	SDC or LoA > MIC
Hypotheses testing for construct validity	+	The result is in accordance with the hypothesis[7]
	?	No hypothesis defined (by the review team)
	-	The result is not in accordance with the hypothesis
Cross‐cultural validity\measurement invariance	+	No important differences found between group factors (such as age, gender, language) in multiple group factor analysis OR no important DIF for group factors (McFadden's R2 < 0.02)
	?	No multiple group factor analysis OR DIF analysis performed
	-	Important differences between group factors OR DIF was found
Criterion validity	+	Correlation with gold standard ≥ 0.70 OR AUC ≥ 0.70
	?	Not all information for ‘+’ reported
	-	Correlation with gold standard < 0.70 OR AUC < 0.70
Responsiveness	+	The result is in accordance with the hypothesis OR AUC ≥ 0.70
	?	No hypothesis defined (by the review team)
	-	The result is not in accordance with the hypothesis OR AUC < 0.70
AUC: area under the curve, CFA: confirmatory factor analysis, CFI: comparative fit index, CTT: classical test theory, DIF: differential item functioning, ICC: intraclass correlation coefficient, IRT: item response theory, LoA: limits of agreement, MIC: minimal important change, RMSEA: Root Mean Square Error of Approximation, SEM: Standard Error of Measurement, SDC: smallest detectable change, SRMR: Standardized Root Mean Residuals, TLI = Tucker‐Lewis Index

[1] “+” = sufficient, ” –“ = insufficient, “?” = indeterminate

[2] To rate the quality of the summary score, the factor structures should be equal across studies

[3] unidimensionality refers to a factor analysis per subscale, while structural validity refers to a factor analysis of a (multidimensional) patient‐reported outcome measure

[4] As defined by grading the evidence according to the GRADE approach

[5] This evidence may come from different studies

[6] The criteria ‘Cronbach alpha < 0.95’ was deleted, as this is relevant in the development phase of a PROM and not when evaluating an existing PROM.

[7] The results of all studies should be taken together and it should then be decided if 75% of the results are in accordance with the hypotheses

Figure 1. The COSMIN taxonomy of measurement properties (www.cosmin.nl)

The level of evidence of the literature was evaluated as described in the COSMIN user manual for systematic reviews of patient-reported outcome measures (Mokkink, 2018). The following four factors were taken into account: (1) risk of bias (i.e. the methodological quality of the studies), (2) inconsistency (i.e. unexplained inconsistency of results across studies), (3) imprecision (i.e. total sample size of the available studies), and (4) indirectness (i.e. evidence from different populations than the population of interest in the review). The quality of evidence could be downgraded with one level (e.g. from high to moderate evidence) if there is serious risk of bias, with two levels (e.g. from high to low) if there is very serious risk of bias, or with three levels (i.e. from high to very low) if there is extremely risk of bias. The quality of the evidence could be downgraded with one or two levels for inconsistency, imprecision (-1 if total N=50-100; -2 if total N<50) and indirectness.

Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)

Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, zoals aanvullende argumenten uit bijvoorbeeld de biomechanica of fysiologie, waarden en voorkeuren van patiënten, kosten (middelenbeslag), aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie. Deze aspecten zijn systematisch vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje ‘Overwegingen’ en kunnen (mede) gebaseerd zijn op expert opinion. Hierbij is gebruik gemaakt van een gestructureerd format gebaseerd op het evidence-to-decision framework van de internationale GRADE Working Group (Alonso-Coello, 2016a; Alonso-Coello 2016b). Dit evidence-to-decision framework is een integraal onderdeel van de GRADE-methodiek.

Formuleren van aanbevelingen

De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen, en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen, bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit, en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk (Agoritsas, 2017; Neumann, 2016). De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen. De werkgroep heeft bij elke aanbeveling opgenomen hoe zij tot de richting en sterkte van de aanbeveling zijn gekomen.

In de GRADE-methodiek wordt onderscheid gemaakt tussen sterke en zwakke (of conditionele) aanbevelingen. De sterkte van een aanbeveling verwijst naar de mate van zekerheid dat de voordelen van de interventie opwegen tegen de nadelen (of vice versa), gezien over het hele spectrum van patiënten waarvoor de aanbeveling is bedoeld. De sterkte van een aanbeveling heeft duidelijke implicaties voor patiënten, behandelaars en beleidsmakers (zie onderstaande tabel). Een aanbeveling is geen dictaat, zelfs een sterke aanbeveling gebaseerd op bewijs van hoge kwaliteit (GRADE gradering HOOG) zal niet altijd van toepassing zijn, onder alle mogelijke omstandigheden en voor elke individuele patiënt.

Implicaties van sterke en zwakke aanbevelingen voor verschillende richtlijngebruikers
	Sterke aanbeveling	Zwakke (conditionele) aanbeveling
Voor patiënten	De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen en slechts een klein aantal niet.	Een aanzienlijk deel van de patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen, maar veel patiënten ook niet.
Voor behandelaars	De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak moeten ontvangen.	Er zijn meerdere geschikte interventies of aanpakken. De patiënt moet worden ondersteund bij de keuze voor de interventie of aanpak die het beste aansluit bij zijn of haar waarden en voorkeuren.
Voor beleidsmakers	De aanbevolen interventie of aanpak kan worden gezien als standaardbeleid.	Beleidsbepaling vereist uitvoerige discussie met betrokkenheid van veel stakeholders. Er is een grotere kans op lokale beleidsverschillen.

Organisatie van zorg

In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de richtlijnmodule is expliciet aandacht geweest voor de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, mankracht en infrastructuur). Randvoorwaarden die relevant zijn voor het beantwoorden van deze specifieke uitgangsvraag zijn genoemd bij de overwegingen. Meer algemene, overkoepelende, of bijkomende aspecten van de organisatie van zorg worden behandeld in de module Organisatie van zorg.

Commentaar- en autorisatiefase

De conceptrichtlijnmodule werd aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werd de conceptrichtlijnmodule aangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijnmodule werd aan de deelnemende (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.

Literatuur

Agoritsas T, Merglen A, Heen AF, Kristiansen A, Neumann I, Brito JP, Brignardello-Petersen R, Alexander PE, Rind DM, Vandvik PO, Guyatt GH. UpToDate adherence to GRADE criteria for strong recommendations: an analytical survey. BMJ Open. 2017 Nov 16;7(11):e018593. doi: 10.1136/bmjopen-2017-018593. PubMed PMID: 29150475; PubMed Central PMCID: PMC5701989.

Alonso-Coello P, Schünemann HJ, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Rada G, Rosenbaum S, Morelli A, Guyatt GH, Oxman AD; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 1: Introduction. BMJ. 2016 Jun 28;353:i2016. doi: 10.1136/bmj.i2016. PubMed PMID: 27353417.

Alonso-Coello P, Oxman AD, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Vandvik PO, Meerpohl J, Guyatt GH, Schünemann HJ; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 2: Clinical practice guidelines. BMJ. 2016 Jun 30;353:i2089. doi: 10.1136/bmj.i2089. PubMed PMID: 27365494.

Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, Burgers JS, Cluzeau F, Feder G, Fervers B, Graham ID, Grimshaw J, Hanna SE, Littlejohns P, Makarski J, Zitzelsberger L; AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010 Dec 14;182(18):E839-42. doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348; PubMed Central PMCID: PMC3001530.

Hultcrantz M, Rind D, Akl EA, Treweek S, Mustafa RA, Iorio A, Alper BS, Meerpohl JJ, Murad MH, Ansari MT, Katikireddi SV, Östlund P, Tranæus S, Christensen R, Gartlehner G, Brozek J, Izcovich A, Schünemann H, Guyatt G. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. J Clin Epidemiol. 2017 Jul;87:4-13. doi: 10.1016/j.jclinepi.2017.05.006. Epub 2017 May 18. PubMed PMID: 28529184; PubMed Central PMCID: PMC6542664.

Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwalitieit. http://richtlijnendatabase.nl/over_deze_site/over_richtlijnontwikkeling.html

Neumann I, Santesso N, Akl EA, Rind DM, Vandvik PO, Alonso-Coello P, Agoritsas T, Mustafa RA, Alexander PE, Schünemann H, Guyatt GH. A guide for health professionals to interpret and use recommendations in guidelines developed with the GRADE approach. J Clin Epidemiol. 2016 Apr;72:45-55. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.11.017. Epub 2016 Jan 6. Review. PubMed PMID: 26772609.

Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Working Group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.

Schünemann HJ, Oxman AD, Brozek J, Glasziou P, Jaeschke R, Vist GE, Williams JW Jr, Kunz R, Craig J, Montori VM, Bossuyt P, Guyatt GH; GRADE Working Group. Grading quality of evidence and strength of recommendations for diagnostic tests and strategies. BMJ. 2008 May 17;336(7653):1106-10. doi: 10.1136/bmj.39500.677199.AE. Erratum in: BMJ. 2008 May 24;336(7654). doi: 10.1136/bmj.a139.

Schünemann, A Holger J [corrected to Schünemann, Holger J]. PubMed PMID: 18483053; PubMed Central PMCID: PMC2386626.

Wessels M, Hielkema L, van der Weijden T. How to identify existing literature on patients' knowledge, views, and values: the development of a validated search filter. J Med Libr Assoc. 2016 Oct;104(4):320-324. PubMed PMID: 27822157; PubMed Central PMCID: PMC5079497.

Zoekverantwoording

Zoekacties zijn opvraagbaar. Neem hiervoor contact op met de Richtlijnendatabase.

Richtlijnendatabase

Pijnmeting en behandeling bij kinderen