The Role of Infant Pain Behaviour in Predicting Parent Pain Ratings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research investigating how observers empathize or form estimations of an individual experiencing pain suggests that both characteristics of the observer ('top down') and characteristics of the individual in pain ('bottom up') are influential. However, experts have opined that infant behaviour should serve as a crucial determinant of infant pain judgment due to their inability to self-report. OBJECTIVE: To predict parents' immunization pain ratings using archival data. It was hypothesized that infant behaviour ('bottom up') and parental emotional availability ('top down') would directly predict the most variance in parent pain ratings. METHODS: Healthy infants were naturalistically observed during their two-, four-, six- and⁄or 12-month immunization appointments. Cross-sectional latent growth curve models in a structural equation model context were conducted at each age (n=469 to n=579) to examine direct and indirect predictors of parental ratings of their infant's pain. RESULTS: At each age, each model suggested that moderate amounts of variance in parent pain report were accounted for by models that included infant pain behaviours (R2=0.18 to 0.36). Moreover, notable differences were found for older versus younger infants with regard to parental emotional availability, infant sex, caregiver age and amount of variance explained by infant variables. CONCLUSIONS: The results of the present study suggest that parent pain ratings are not predominantly predicted by infant behaviours, especially before four months of age. Current results suggest that recognizing infant pain behaviours during painful events may be an important area of parent education, especially for parents of very young infants. Further work is needed to determine other factors that predict parent judgments of infant pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,065 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».