A normative analysis of the development of pain-related vocabulary in children
Notice bibliographique
Résumé
Effective verbalization of pain requires progressive cognitive development and acquisition of social communication skills. Use of self-report in pediatric pain assessment assumes children have acquired a capacity to understand and use common words to describe pain. The current investigation documented the language most commonly used by young children to describe pain and the age of onset of use of these words. Two complementary research methodologies were employed. Study 1 used the CHILDES database, an aggregated transcript database of multiple research studies examining spontaneous speech development across childhood. Transcripts of 14 randomly selected studies, yielding a total of 245 child participants ranging in age from 1 to 9 years, were searched for seven English primary pain word-stems: 'ache', 'boo-boo', 'hurt', 'ouch', 'ow', 'pain', and 'sore'. Study 2 surveyed 111 parents of children aged 3 to 6 years old concerning words the children commonly used for pain. Parents rated their children's frequency and age of first use of the seven pain word-stems. Both studies indicated that the most frequently used word-stems were 'hurt', 'ouch', and 'ow'. These words first emerged in children's vocabularies as early as 18 months of age. The word-stem 'pain' was used relatively infrequently and gradually emerged in children's vocabularies. The findings indicate that young children rely on a select number of words to describe pain, with these words appearing in children's vocabularies at an early age. These results have implications for developmentally appropriate pain assessment in young children.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».