Evidence-based Development and Initial Validation of the Pain Assessment Checklist for Seniors With Limited Ability to Communicate-II (PACSLAC-II)
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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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 | 0,101 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».