Children’s Self‐Report of Pain Intensity: What We Know, Where We Are Headed
Notice bibliographique
Résumé
The present paper provides a short, practical introduction to children's self-report measures of pain intensity, followed by an overview of principles and issues. Details on individual self-report scales were previously reported in a landmark systematic review in 2006 and will not be repeated here. Broader measurement issues discussed here include interpretation of pain scores over time, across individuals and in relation to contextual factors; special considerations affecting children younger than six years of age; social communicative functions of pain reports; cognitive developmental factors in understanding pain scales and their anchors; screening for the ability to use self-report scales and training for children who do not have this skill; level of measurement (interval versus ordinal); estimating clinically significant change for groups and individuals; and measurement of aspects of pain other than intensity. Also highlighted are areas in which there has been progress and a lack of progress since the last time this topic was featured at the International Forum on Pediatric Pain in 1996. The present article closes with an outline of key areas for further research on children's self-report of pain and a brief summary of recommendations for clinicians.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».