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Enregistrement W2025975054 · doi:10.1111/j.1526-4637.2007.00358.x

A Psychophysical Investigation of the Facial Action Coding System as an Index of Pain Variability among Older Adults with and without Alzheimer's Disease

2007· article· en· W2025975054 sur OpenAlexafffund
Amanda Lints‐Martindale, Thomas Hadjistavropoulos, Bruce Barber, Stephen J. Gibson

Notice bibliographique

RevuePain Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMedicineCoding (social sciences)DiseaseAudiologyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Reflexive responses to pain such as facial reactions become increasingly important for pain assessment among patients with Alzheimer's disease (AD) because self-report capabilities diminish as cognitive abilities decline. Our goal was to study facial expressions of pain in patients with and without AD. DESIGN: We employed a quasi-experimental design and used the Facial Action Coding System (FACS) to assess reflexive facial responses to noxious stimuli of varied intensity. Two different modalities of stimulation (mechanical and electrical) were employed. RESULTS: The FACS identified differences in facial expression as a function of level of discomforting stimulation. As expected, there were no significant differences based on disease status (AD vs control group). CONCLUSIONS: This is the first study to discriminate among FACS measures collected during innocuous and graded levels of precisely measured painful stimuli in seniors with (mild) dementia and in healthy control group participants. We conclude that, as hypothesized, FACS can be used for the assessment of evoked pain, regardless of the presence of AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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