Children’s Perioperative Multidimensional Anxiety Scale (CPMAS): Development and validation.
Notice bibliographique
Résumé
Up to 5 million children are affected by perioperative anxiety in North America each year. High perioperative anxiety is predictive of numerous adverse emotional and behavioral outcomes in youth. We developed the Children's Perioperative Multidimensional Anxiety Scale (CPMAS) to address the need for a simple, age-appropriate self-report measure of pediatric perioperative anxiety in busy hospital settings. The CPMAS is a visual analog scale composed of 5 items, each of which is scored from 0-100. The objective of this study was to assess the psychometric properties of the CPMAS in children undergoing surgery. Eighty children aged 7 to 13 years who were undergoing elective surgery at a university-affiliated children's hospital were recruited. Children self-completed the CPMAS and the Screen for Childhood Anxiety Related Disorders (SCARED-C) at 3 time points: at preoperative assessment (T1), on the day of the operation (T2), and 1 month postoperatively (T3). Internal consistency, test-retest reliability, and the convergent validity of the CPMAS were assessed across all 3 visits. The CPMAS demonstrated good internal consistency (Cronbach's alpha ≥ .80) and stability (ICC = 0.71) across all 3 visits. CPMAS scores were moderately correlated with total SCARED-C scores (r values = .35 to .54, p values < .05 to .01) and SCARED-C state-related anxiety scores (r values = .29 to .71, p values < .05 to .01) at all 3 time points, suggesting the CPMAS and SCARED-C measures tap similar but not identical phenomena. These results suggest that the CPMAS has the potential to be a useful tool for evaluating perioperative anxiety in children undergoing surgery. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».