Initial validation of the Behavioral Indicators of Infant Pain (BIIP)
Notice bibliographique
Résumé
Accurate pain assessment in preterm infants in the neonatal intensive care unit (NICU) is complex. Infants who are born at early gestational ages (GA), and who have had greater early pain exposure, have dampened facial responses which may lead to under-treatment. Since behavioral and physiological responses to pain in infants are often dissociated, using multidimensional scales which combine these indicators into a single score may limit our ability to determine the effects of interventions on each system. Our aim was to design a unidimensional scale which would combine the relatively most specific, individual, behavioral indicators for assessing acute pain in this population. The Behavioral Indicators of Infant Pain (BIIP) combines sleep/wake states, 5 facial actions and 2 hand actions. Ninety-two infants born between 23 and 32 weeks GA were assessed during 3, 1 min Phases of blood collection. Outcome measures included changes in BIIP and in Neonatal Infant Pain Scale (NIPS) scores coded in real time from continuous bedside video recordings; changes in heart rate (HR) were obtained using custom physiological processing software. Scores on the BIIP changed significantly across Phases of blood collection (p<0.01). Internal consistency (0.82) and inter-rater reliability (0.80-0.92) were high. Correlations between the BIIP and NIPS were modest (r=0.64, p<0.01) as were correlations between the BIIP and mean heart rate (r=0.45, p<0.01). In this initial study, the BIIP has been shown to be a reliable, valid scale for assessing acute pain in preterm infants in the NICU.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| 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 ».