A Debate on the Proposition that Self-report is the Gold Standard in Assessment of Pediatric Pain Intensity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES AND METHODS: Self-report is often represented as "the gold standard" in assessment of pain intensity in children. We evaluate arguments for and against this claim and consider its implications for pain management. RESULTS: Those in the support of the proposition argue that, when children are able to self-report, treatment decisions should be made based on these scores in line with current evidence-based recommendations. Pain is a subjective phenomenon and can be assessed only via self-report. Treating self-report scores as the gold standard is the only valid way for health care professionals to decide on appropriate treatment.Those against the proposition contend that reliance on self-reported pain scores for analgesic treatment decisions is inappropriate as they oversimplify the pain experience, yield only marginal information on which to base treatment decisions, and potentially place children at significant risk for adverse events. Self-reports of pain intensity sometimes contradict well-founded estimates based on other evidence. Wide variation between children in the meaning of pain scores precludes easy interpretation. DISCUSSION: We conclude that self-report, when available, can be considered a primary source of evidence about pain intensity. However, it cannot be treated as an unquestioned gold standard. Instead, hierarchical or bundled approaches should be used, taking into account self-report as well as the many individual and contextual factors that influence pain including clinical history, patient preferences, and response to previous treatments. Alternate models are presented to guide further practice and research.
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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 | 0,425 | 0,478 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,051 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».