MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2171294005 · doi:10.1186/1546-0096-10-7

Developing a standardized approach to the assessment of pain in children and youth presenting to pediatric rheumatology providers: a Delphi survey and consensus conference process followed by feasibility testing

2012· article· en· W2171294005 sur OpenAlexafffund
Jennifer Stinson, Mark Connelly, Lindsay Jibb, Laura E. Schanberg, Gary A. Walco, Lynn Spiegel, Shirley M. L. Tse, Elizabeth Chalom, Peter Chira, Michael A. Rapoff

Notice bibliographique

RevuePediatric Rheumatology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensCanada Research ChairsHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of OntarioCanadian Arthritis NetworkNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesOntario Ministry of Health and Long-Term CareMAYDAY Fund
Mots-clésMedicineRheumatologyPhysical therapyDelphi methodInternal medicineFamily medicinePain assessmentPain management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pain in children with rheumatic conditions such as arthritis is common. However, there is currently no standardized method for the assessment of this pain in children presenting to pediatric rheumatologists. A more consistent and comprehensive approach is needed to effectively assess, treat and monitor pain outcomes in the pediatric rheumatology population. The objectives of this study were to: (a) develop consensus regarding a standardized pain assessment tool for use in pediatric rheumatology practice and (b) test the feasibility of three mediums (paper, laptop, and handheld-based applications) for administration. METHODS: In Phase 1, a 2-stage Delphi technique (pediatric rheumatologists and allied professionals) and consensus meeting (pediatric pain and rheumatology experts) were used to develop the self- and proxy-report pain measures. In Phase 2, 24 children aged 4-7 years (and their parents), and 77 youth, aged 8-18 years, with pain, were recruited during routine rheumatology clinic appointments and completed the pain measure using each medium (order randomly assigned). The participant's rheumatologist received a summary report prior to clinical assessment. Satisfaction surveys were completed by all participants. Descriptive statistics were used to describe the participant characteristics using means and standard deviations (for continuous variables) and frequencies and proportions (for categorical variables) RESULTS: Completing the measure using the handheld device took significantly longer for youth (M = 5.90 minutes) and parents (M = 7.00 minutes) compared to paper (M = 3.08 and 2.28 minutes respectively p = 0.001) and computer (M = 3.40 and 4.00 minutes respectively; p < 0.001). There was no difference in the number of missed responses between mediums for children or parents. For youth, the number of missed responses varied across mediums (p = 0.047) with the greatest number of missed responses occurring with the handheld device. Most children preferred the computer (65%, p = 0.008) and youth reported no preference between mediums (p = 0.307). Most physicians (60%) would recommend the computer summary over the paper questionnaire to a colleague. CONCLUSIONS: It is clinically feasible to implement a newly developed consensus-driven pain measure in pediatric rheumatology clinics using electronic or paper administration. Computer-based administration was most efficient for most users, but the medium employed in practice may depend on child age and economic and administrative factors.

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)0,291
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2910,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations45
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePediatric RheumatologyMême sujetPediatric Pain Management TechniquesTravaux en français237 207