Using Colors to Assess Pain in Toddlers
Notice bibliographique
Résumé
Self-report, when available, is considered the ideal way to assess the intensity and other aspects of pain in children. However, self-report scales are often too complex cognitively for preschool-aged children (2-4 years). The Rainbow Pain Scale (RPS) was developed to provide individualized self-reported pain ratings for preschool-aged children. The psychometric properties of this scale have yet to be evaluated. To ensure validity, our first step was to compare RPS scores to a well-validated scale in older children who were able to self-report their pain. The purpose of this study was to assess the concurrent validity of the RPS in children aged 5 to 10 years as proof of principle. We compared ratings of 49 children's pain using the RPS with those on the Faces Pain Scale-Revised (FPS-R). Participants suffering from pain related to cancer and cancer treatment were recruited to complete both scales at 3 time points, during both inpatient and outpatient clinic visits. Pearson's r and Cohen's κ were used to evaluate the level of association between the scales. The association between RPS and the FPS-R was greater than .7 at all 3 visits; r = .96 between the scales at the first clinic visit, .97 at the second visit, and .93 at the third visit. Cohen's κ between scales was 1.0 at the first clinic visit, .95 at the second visit, and .87 at the third visit. The RPS shows excellent concurrent validity with the FPS-R in school-aged children. The next step will be to examine the psychometric properties of the RPS in preschool-aged children.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».