Indicators of pain in neonates at risk for neurological impairment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper is a report of a study to compare the importance and usefulness ratings of physiological and behavioural indicators of pain in neonates at risk for neurological impairment by nurse clinicians and pain researchers. BACKGROUND: Neonates at risk for neurological impairment have not been systematically included in neonatal pain measure development and how clinicians and researchers view pain indicators in these infants is unknown. METHODS: Data triangulation was undertaken in three Canadian Neonatal Intensive Care Units using data from: (a) 149 neonates at high, moderate and low risk for neurological impairment, (b) 95 nurse clinicians from the three units where infant data were collected and (c) 14 international pain researchers. Thirteen indicators were assessed following heel lance in neonates and 39 indicators generated from nurse clinicians and pain researchers were assessed for importance and accuracy. Data were collected between 2004 and 2005. RESULTS: Across risk groups, indicators with the highest accuracy for discriminating 'pain' among neonates were: brow bulge (77-83%), eye squeeze (75-84%), nasolabial furrow (79-81%), and total facial expression (78-83%). Correlations between nurse ratings and neonatal accuracy scores ranged from moderate to none (mild risk r = 0.52, P = 0.07; moderate r = 0.43, P = 0.15; high r = -0.12, P = 0.69). Researchers demonstrated a better understanding of the importance of pain indicators (mild risk, r = 0.91, P < 0.001; moderate 0.85, P < 0.001; 0.0002; high r = 0.64, P = 0.019) than nurse clinicians. CONCLUSION/DISCUSSION: Facial actions were rated as the most important indicators of neonatal pain. However, as neurological impairment risk increased, physiological indicators were rated more important by nurse clinicians and pain researchers, opposite to pain indicators demonstrated by neonates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».