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Enregistrement W1479362124 · doi:10.1177/0883073815604228

Validity of the Child Facial Coding System for the Assessment of Acute Pain in Children With Cerebral Palsy

2015· article· en· W1479362124 sur OpenAlexafffund
Kellie L. Hadden, Sandra LeFort, Michelle O’Brien, Peter C. Coyte, Denise N. Guerriere

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoJaneway Children's Health and Rehabilitation CentreMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health Research
Mots-clésCerebral palsyDiscriminant validityCoding (social sciences)PsychologyRating scaleFace validityPalsyPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyDevelopmental psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the current study was to examine the concurrent and discriminant validity of the Child Facial Coding System for children with cerebral palsy. Eighty-five children (mean = 8.35 years, SD = 4.72 years) were videotaped during a passive joint stretch with their physiotherapist and during 3 time segments: baseline, passive joint stretch, and recovery. Children's pain responses were rated from videotape using the Numerical Rating Scale and Child Facial Coding System. Results indicated that Child Facial Coding System scores during the passive joint stretch significantly correlated with Numerical Rating Scale scores (r = .72, P < .01). Child Facial Coding System scores were also significantly higher during the passive joint stretch than the baseline and recovery segments (P < .001). Facial activity was not significantly correlated with the developmental measures. These findings suggest that the Child Facial Coding System is a valid method of identifying pain in children with cerebral palsy.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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