The Measurement of Leg Ulcer Pain: Identification and Appraisal of Pain Assessment Tools
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and compare the psychometric, clinical sensibility, and pain-specific properties of leg ulcer pain assessment tools for use as a guide for clinicians and researchers. DESIGN: Pain assessment tools were selected for appraisal based on 4 inclusion criteria: (1) designed specifically to measure either quality and/or intensity of pain, (2) used in at least 2 different diseases and/or pain-inducing interventions in adults, (3) generic, and (4) patient self-reporting. The tools were appraised against psychometric properties, clinical sensibility attributes, and pain-specific issues. Two reviewers independently reviewed each abstract, with a third reviewer resolving any disagreements. Then the first 2 reviewers independently assessed the selected tools using the predetermined appraisal criteria. RESULTS: Of 54 identified pain assessment tools, 5 (the pain ruler, the numerical rating scale, the visual analogue scale, the verbal descriptor scale, and the short-form McGill Pain Questionnaire) met the inclusion criteria. Each tool met the appraisal criteria to varying degrees. CONCLUSIONS: The use of a pain assessment tool to measure leg ulcer pain is recommended. Clinicians must decide independently which factors are most important when selecting a tool. Although a specific pain assessment approach cannot yet be recommended, a 2-step pain assessment process is most practical. To optimize pain management, further study is needed to ensure that leg ulcer pain is accurately and reliably assessed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».