Variability in infant acute pain responding meaningfully obscured by averaging pain responses
Notice bibliographique
Résumé
Given the inherent variability in pain responding, using an "average" pain score may pose serious threats to internal and external validity. Using growth mixture modeling (GMM), this article first examines whether infants can be differentiated into stable groups based on their pain response patterns over a 2-minute post-needle period. Secondary analyses, to specifically address the issue of averaging pain scores to represent a sample, qualitatively described clinically meaningful differences between pain scores of the discerned groups and the overall mean (irrespective of groups). Infants were part of Canadian longitudinal cohort naturalistically observed during their 2-, 4-, 6-, and/or 12-month immunization appointments (N=458 to 574) at 3 pediatrician clinics between 2007 and 2012. At every age, GMM analyses discerned distinct groups of infants with significantly variable patterns of pain responding over the 2minutes post-needle. Our secondary suggested that the overall mean pain score immediately post-needle reflected most groups well at every age. However, for older infants (6 and 12months, especially), the overall mean pain responses at 1 and 2minutes post-needle significantly over or underestimated groups that contained 48% to 100% of the sample. These results combined highlight the significant variability of infant pain responding patterns between groups of infants and furthermore, calls into question the validity of using an overall mean in research with older infants during the regulatory phase post-needle.
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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 | 0,106 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».