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Enregistrement W2102226542 · doi:10.1016/s0304-3959(03)00263-x

Development of sensitivity to facial expression of pain

2003· article· en· W2102226542 sur OpenAlexafffund
Kathleen S. Deyo, Kenneth M. Prkachin, Susan R. Mercer

Notice bibliographique

RevuePain · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Psychological Association
Mots-clésFacial expressionPsychologyDevelopmental psychologyYoung adultAudiologyPain catastrophizingChronic painClinical psychologyMedicineNeuroscienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to perceive pain in others is an important human capacity. Its development has not been studied. The present study examined the development of sensitivity to evidence of pain from childhood to early adulthood. One hundred and thirty-four males and females from four age groups (5-6, 8-9, 11-12 years and young adult) took part. They judged the amount of pain displayed on videotaped excerpts of the facial expressions of pain patients. Excerpts were selected to display no pain, some pain and strong pain, based on facial measurements, and were displayed to participants in a signal-detection paradigm. All participant groups were more sensitive to evidence of strong than some pain. The ability to detect pain expressions increased across the young, middle and older groups of children, but older children did not differ from adults. Increasing age was generally associated with increasing sensitivity to more subtle facial signs of pain. The results indicate that the ability to perceive pain in others is already significantly developed by the ages of five to six, but refinements in the ability continue through to early adulthood. These findings represent the first description of the development of the ability to perceive pain in others. Important areas for future research into the neurobiological, personal and social determinants of this ability are highlighted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations95
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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