Reliability and validity of observer ratings of pain using the visual analog scale (VAS) in infants undergoing immunization injections
Notice bibliographique
Résumé
We tested the reliability and validity of observer-rated pain in infants undergoing immunization using the visual analog scale (VAS). Pain was assessed in real time and later, from videotapes, in 120 1-year-old infants participating in a double-blind randomized controlled trial of amethocaine vs. placebo. Altogether, 2 (1 physician, 1 non-physician) of 4 raters [2 physicians, 2 non-physicians (nurse and graduate student)] independently assessed baseline and vaccine injection pain using a 100mm unmarked VAS line. Intra- and inter-rater reliability, assessed using the intra-class correlation coefficient (ICC), ranged from 0.69 to 0.91 and 0.55 to 0.97, respectively. Bland-Altman plots demonstrated no evidence of bias between real time and video assessments. When scores were dichotomized into 2 groups (no pain and pain) using a cut-off of >or=30mm, intra-rater reliability ranged from 0.35 to 0.92. The percent of scores deviating by >20mm was 4.5-14.29%. Criterion validity was demonstrated by correlations between the VAS and Modified Behavioural Pain Scale, a validated observational measure; (rho: 0.81-0.94). Injection scores were lower in the amethocaine group, when comparing difference (baseline-injection) or dichotomized scores; significance (p<0.036) was achieved for non-physician scores, but not physician scores. Together, these results provide initial support for the VAS as an outcome measure for acute procedural pain in infants. However, different conclusions may be reached about the effectiveness of analgesic interventions depending on the rater. Sources of variability include use of multiple raters, rater focus (procedure vs. child) and experience level.
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 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 | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».