The use of the Pain Assessment Checklist for Seniors with Limited Ability to Communicate (PACSLAC) by caregivers in dementia care.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Pain is often under-detected and under-treated in nonverbal patients with severe dementia. PACSLAC is a behavioural assessment tool designed to improve the detection of pain in severe dementia. Previous studies on PACSLAC were primarily with qualified nurses in Canada and The Netherlands. This pilot study is aimed to evaluate the inter-rater reliability of the PACSLAC when it is administrated by caregiver staff. METHOD: 50 patients from four dementia care facilities were included. For each patient, a PACSLAC rating was completed independently by a medical undergraduate researcher and a caregiver following the caregiver attended the patient's usual personal care with the researcher observing in close proximity. RESULTS: 36 (72%) were female and 14 (28%) were male. The mean age was 82.9 years (SD=7.2) and the mean MMSE score was 7.5 (SD=7.9). A total of 12 caregivers participated in the study. The total PACSLAC scores ranged from 1 to 22 with a mean of 5.7 (SD=4.0). The average percentage of agreement was 0.89 and the Pearson correlation coefficient was 0.83 (p<0.01) for the total PASCLAC scores rated by the researcher and the caregivers. CONCLUSION: This pilot study demonstrated PACSLAC has good inter-rater reliability when it is used by caregivers. We believe a baseline PACSLAC could be performed for each patient at the time of admission to a dementia care facility and re-administered on regular intervals to detect pain-related behaviour and to prompt earlier pain management. Future studies with larger samples and collaboration between different centres will be useful in providing normative PACSLAC values in New Zealand.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».