Behavioral Analysis of Children’s Response to Induction of Anesthesia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is documented that children experience distress at anesthesia induction, but little is known about the prevalence of specific behaviors exhibited by children. METHOD: Digital audiovisual recordings of 293 children undergoing outpatient elective surgery were coded using Observer XT software and the validated Revised Perioperative Child-Adult Medical Procedure Interaction Scale. Multiple pass second-by-second data recording was used to capture children's behaviors across phases of anesthesia induction. RESULTS: More than 40% of children aged 2-10 yr displayed some distress behavior during induction with 17% of these children displaying significant distress and more than 30% of children resisting anesthesiologists during induction. Children's distress and nondistress behaviors displayed four profiles over the course of anesthesia induction: Acute Distress, Anticipatory Distress, Early Regulating Behaviors, and Engagement with Procedure. Older children had higher scores on early regulating and engagement profiles whereas younger children had higher scores on Acute Distress. There were no differences across age in children's Anticipatory Distress. Construct validity of behavior profiles was supported via correlations of profile score (overall and on the walk to the operating room) with a validated assessment of children's anxiety at induction. CONCLUSIONS: Children undergoing anesthesia display a range of distress and nondistress behaviors. A group of behaviors was identified that, when displayed on the walk to the operating room, is associated with less distress at anesthesia induction. These data provide the first examination of potentially regulating behaviors of children, but more detailed sequential analysis is required to validate specific functions of these behaviors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».