The role of developmental factors in predicting young children's use of a self-report scale for pain
Notice bibliographique
Résumé
Accurate pain assessment is the foundation for effective pain management in children. At present, there is no clear consensus regarding the age at which young children are able to appropriately use self-report scales for pain. This study examined young children's ability to use the Faces Pain Scale-Revised; (FPS-R; [Hicks CL, von Baeyer CL, Spafford PA, van Korlaar I, Goodenough B. The Faces Pain Scale-Revised: toward a common metric in pediatric pain measurement. Pain 2001; 93: 173-83]) for pain in response to vignettes and investigated the role of developmental factors in predicting their ability to use the scale. One hundred and twelve healthy children (3-6 years old) were assessed for their ability to accurately use a common faces scale to rate pain in hypothetical vignettes depicting pain scenarios common in childhood. Accuracy was determined by considering whether children's judgements of pain severity matched the pain severity depicted in the various vignettes. Children were also administered measures of numerical reasoning, language, and overall cognitive development. Results indicated that 5- and 6-year-old children were significantly more accurate in their use of the FPS-R in response to the vignettes than 4-year-old children, who in turn were significantly more accurate than 3-year-old children. However, over half of the 6-year-olds demonstrated difficulties using the FPS-R in response to the vignettes. Child age was the only significant predictor of children's ability to use the scale in response to the vignettes. Thus, a substantial number of young children experienced difficulties using the FPS-R when rating pain in hypothetical vignettes, although the ability to use the scale did improve with age.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».