Estimation of pain intensity in emergency medicine: A validation study
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to estimate the validity of an 11-point verbal numerical rating scale (VNRS) and a 100 Unit (U) plasticized visual analogue scale (VASp) using a 100mm paper visual analogue scale (VAS) as a gold standard, to recommend the best method of reporting the intensity of acute pain in an emergency department (ED). A convenience sample of 1176 patients with acute pain were recruited in the ED of a teaching hospital. Patients >18 years and able to use the different scales were included. Scales were presented randomly. Results were converted to a 0-100 U scale and validity was quantified using the Bland-Altman method and the intra-class correlation (ICC). The limits of acceptability were previously set for the limits of agreement at +/-20 U, with a constant bias. The Bland-Altman method revealed a small bias of -4 U for the VNRS and +1 U for VASp. However, the bias of the VNRS varied with the intensity of pain from -10 to +1 U. The limits of agreement between the VNRS&VAS and the VASp&VAS were -25; +17 U and -17; +18 U, respectively. The ICC was excellent between the VNRS&VAS (0.88) and the VASp&VAS (0.92). In conclusion, the VASp has a small bias, acceptable limits of agreement and an excellent intra-class correlation. It is probably a valid tool to estimate acute pain in the ED. However, the VNRS is less valid in that context because of its wide limits of agreement and variable bias (mainly in lower scores).
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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 | 0,013 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».