Predicting preschool pain-related anticipatory distress: the relative contribution of longitudinal and concurrent factors
Notice bibliographique
Résumé
Anticipatory distress prior to a painful medical procedure can lead to negative sequelae including heightened pain experiences, avoidance of future medical procedures, and potential noncompliance with preventative health care, such as vaccinations. Few studies have examined the longitudinal and concurrent predictors of pain-related anticipatory distress. This article consists of 2 companion studies to examine both the longitudinal factors from infancy as well as concurrent factors from preschool that predict pain-related anticipatory distress at the preschool age. Study 1 examined how well preschool pain-related anticipatory distress was predicted by infant pain response at 2, 4, 6, and 12 months of age. In study 2, using a developmental psychopathology framework, longitudinal analyses examined the predisposing, precipitating, perpetuating, and present factors that led to the development of anticipatory distress during routine preschool vaccinations. A sample of 202 caregiver-child dyads was observed during their infant and preschool vaccinations (the Opportunities to Understand Childhood Hurt cohort) and was used for both studies. In study 1, pain response during infancy was not found to significantly predict pain-related anticipatory distress at preschool. In study 2, a strong explanatory model was created whereby 40% of the variance in preschool anticipatory distress was explained. Parental behaviours from infancy and preschool were the strongest predictors of child anticipatory distress at preschool. Child age positively predicted child anticipatory distress. This strongly suggests that the involvement of parents in pain management interventions during immunization is one of the most critical factors in predicting anticipatory distress to the preschool vaccination.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| 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 ».