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Enregistrement W2078581066 · doi:10.1016/j.pain.2005.07.004

The measurement of postoperative pain: A comparison of intensity scales in younger and older surgical patients

2005· article· en· W2078581066 sur OpenAlexaffabout
Lucia Gagliese, Nataly Weizblit, Wendy Ellis, Vincent Chan

Notice bibliographique

RevuePain · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePostoperative painIntensity (physics)Physical therapySurgeryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The psychometric properties of pain intensity scales for the assessment of postoperative pain across the adult lifespan have not been reported. The objective of this study was to compare the feasibility and validity of the Numeric Rating Scale (NRS), Verbal Descriptor Scale (VDS), and Visual Analog Scale (horizontal (VAS-H) and vertical (VAS-V) line orientation) for the assessment of pain intensity in younger and older surgical patients. At 24h following surgery, 504 patients, who were receiving i.v. morphine via patient-controlled analgesia, completed the pain intensity measures and the McGill Pain Questionnaire (MPQ) in a randomized order. They were asked which scale was easiest to complete, the most accurate measure, and which they would most prefer to complete in the future, as an index of face validity. The amount of opioid self-administered was recorded. Age differences in postoperative pain intensity were not found. However, elderly patients obtained lower MPQ scores and self-administered less morphine than younger people. Psychometric analyses suggested that the NRS was the preferred pain intensity scale. It had low error rates, and higher face, convergent, divergent and criterion validity than the other scales. Most importantly, its properties were not age-related. The VDS also had a favourable profile with low error rates and good face, convergent and criterion validity. Finally, difficulties with VAS use among the elderly were identified, including high rates of unscorable data and low face validity. Its use with elderly postoperative patients should be discouraged.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations425
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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