Pain in severe dementia: A comparison of a fine‐grained assessment approach to an observational checklist designed for clinical settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fine-grained observational approaches to pain assessment (e.g. the Facial Action Coding System; FACS) are used to evaluate pain in individuals with and without dementia. These approaches are difficult to utilize in clinical settings as they require specialized training and equipment. Easy-to-use observational approaches (e.g. the Pain Assessment Checklist for Limited Ability to Communicate-II; PACSLAC-II) have been developed for clinical settings. Our goal was to compare a FACS-based fine-grained system to the PACSLAC-II in differentiating painful from non-painful states in older adults with and without dementia. METHOD: We video-recorded older long-term care residents with dementia and older adult outpatients without dementia, during a quiet baseline condition and while they took part in a physiotherapy examination designed to identify painful areas. Videos were coded using pain-related behaviours from the FACS and the PACSLAC-II. RESULTS: Both tools differentiated between painful and non-painful states, but the PACSLAC-II accounted for more variance than the FACS-based approach. Participants with dementia scored higher on the PACSLAC-II than participants without dementia. CONCLUSION: The results suggest that easy-to-use observational approaches for clinical settings are valid and that there may not be any clinically important advantages to using more resource-intensive coding approaches based on FACS. We acknowledge, as a limitation of our study, that we used as baseline a quiet condition that did not involve significant patient movement. In contrast, our pain condition involved systematic patient movement. Future research should be aimed at replicating our results using a baseline condition that involves non-painful movements. SIGNIFICANCE: Examining older adults with and without dementia, a brief observational clinical approach was found to be valid and accounted for more variance in differentiating pain-related and non-pain-related states than did a detailed time-consuming fine-grained approach.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,033 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».