A critical and interpretive literature review of birthing women’s non-elicited pain language
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Standardised pain assessment i.e. the McGill Pain Questionnaire provide an elicited pain language. Midwives observe spontaneous non-elicited pain language to guide their assessment of how a woman is coping with labour. This paper examined the labour pain experience using the questions: What type of pain language do women use? Do any of the words match the descriptors of standardised pain assessments? What type of information doverbal and non-verbal cues provide to the midwife? METHODS: A literature search was conducted in 2013. Studies were included if they had pain as the primary outcome and examined non-elicited pain language from the maternal perspective. A total of 12 articles were included. FINDINGS: The analysis revealed six categories in which labour pain can be viewed: 'positive', 'negative', 'physical', 'emotional', 'transcendent' and 'natural'. Women's language comprised i.e. prefixes and suffixes, which indicate the qualities of pain, and figurative language. Language indicated location of pain, gave insight into other life phenomena i.e. death, and shared similarities with standardised pain assessmentdescriptors. Labour cues were 'functional', 'dysfunctional,' or 'neutral' (part of the physiological childbirth process), and were verbal, non-verbal, emotional, psychological, physical behaviour or reactions, or tactile. CONCLUSION: Labour can bring about a spectrum of sensations and therefore emotions from happiness and pleasure to suffering and grief. Spontaneous pain language comprises verbal language and non-verbal behaviour. Narratives are an effective form of pain communication in that they provide details regarding the quality, nature and dimensions of pain, and details notcaptured in quantitative data.
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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 | 0,024 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».