Contextual influences in decoding pain expressions: effects of patient age, informational priming, and observer characteristics
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to examine the effects of contextual factors (ie, observers' training background and priming texts) on decoding facial pain expressions of younger and older adults. A total of 165 participants (82 nursing students and 83 nonhealth professionals) were randomly assigned to one of 3 priming conditions: (1) information about the possibility of secondary gain (misuse); (2) information about the frequency and undertreatment of pain in the older adult (undertreatment); or (3) neutral information (control). Subsequently, participants viewed 8 videos of older adults and 8 videos of younger adults undergoing a discomforting physical therapy examination. Participants rated their perception of each patient's pain intensity, unpleasantness, and condition severity. They also rated their willingness to help, sympathy level, patient deservingness of financial compensation, and how negatively/positively they feel towards the patient (ie, valence). Results demonstrated that observers ascribed greater levels of pain and other indicators (eg, sympathy and help) to older compared with younger patients. An interaction between observer type and patient age demonstrated that nursing students endorsed higher ratings of younger adults' pain compared with other students. In addition, observers in the undertreatment priming condition reported more positive valence towards older patients. By contrast, priming observers with the misuse text attenuated their valence ratings towards younger patients. Finally, the undertreatment prime influenced observers' pain estimates indirectly through observers' valence towards patients. In summary, results add specificity to the theoretical formulations of pain by demonstrating the influence of patient and observer characteristics, as well as informational primes, on decoding pain expressions.
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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 | 0,006 | 0,039 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».