Evidence-based Development and Initial Validation of the Pain Assessment Checklist for Seniors With Limited Ability to Communicate-II (PACSLAC-II)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our goal was to develop and validate, based on theoretical and empirical knowledge, the Pain Assessment Checklist for Seniors with Limited Ability to Communicate (PACSLAC-II), a shorter tool that would improve on the PACSLAC, while addressing limitations of the original version. METHODS: The PACSLAC was revised based on the relevant clinical and theoretical literature. Psychometric properties and clinical utility of the resulting 31-item PACSLAC-II were examined. Specifically, the PACSLAC-II was used to assess pain based on video footage of long-term care (LTC) residents with dementia undergoing painful procedures as part of routine care. Its ability to discriminate pain from non-pain-related states was compared with that of preexisting pain assessment tools using archival data. A second phase involved the use of the PACSLAC and PACSLAC-II by LTC staff to solicit feedback from health care providers. Mixed-methods analysis of this feedback was conducted. RESULTS: The PACSLAC-II demonstrated satisfactory reliability, excellent validity, and ability to differentiate between pain and nonpain states. The PACSLAC-II also accounted for unique variance in differentiating between pain and nonpain states, even after controlling for the preexisting tools combined, including the PACSLAC. The PACSLAC-II was also preferred by many LTC nurses and care aides, because of its length and condensed nature, which was thought to facilitate documentation and greater efficiency in pain management. DISCUSSION: Findings indicate that the empirical and theoretically driven revisions to the PACSLAC led to improved ability to differentiate between pain and nonpain states, while retaining its clinical utility.
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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 | 0,018 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle