Measuring Movement-Exacerbated Pain in Cognitively Impaired Frail Elders
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
OBJECTIVE: Prior research examining the utility of nonverbal measures of pain in persons with cognitive impairments has focused on acute procedurally-induced phasic pain (i.e., venipuncture and needle injections). The goal of the current project was to examine the utility of both self-report and nonverbal measures of pain in frail elders experiencing exacerbations of chronic musculoskeletal pain. These were assumed to be more representative of the day-to-day pain experience of elderly patients. DESIGN: Participants were 58 frail elders, 29 of whom had been found to have significant cognitive impairments. All were filmed as they undertook a series of structured activities (e.g., walking and reclining), and pain was assessed using self-report. Trained coders identified the incidence of pain-related behaviors using the videotapes. The various pain measures (i.e., self-report and nonverbal indices) were compared across both patient groups and the several activities. RESULTS: Consistent with our hypotheses, more pain was identified (using both self-report and nonverbal measures) when patients engaged in more physically demanding activities. Facial reactions varied as a function of patient cognitive status, with those participants who were cognitively impaired more responsive. Of the various nonverbal indices that we examined, guarded behavior appeared to be especially sensitive. The various pain indices were only modestly correlated with one another. CONCLUSIONS: This study supports the validity of self-report and behavioral measures of pain in frail elders with and without cognitive impairments. Each of the measures used contributed different information to pain assessment, suggesting that investigations of pain in elders with cognitive impairments should employ varying types of pain assessment tools.
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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 | 0,019 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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