Content validation of a Critical Appraisal Tool for Reviewing Analgesia Studies (CATRAS) involving subjects incapable of self-reporting pain
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This article reports the content validation of a Critical Appraisal Tool designed to Review the quality of Analgesia Studies (CATRAS) involving subjects incapable of self-reporting pain and provide guidance as to the strengths and weakness of findings. The CATRAS quality items encompass 3 domains: level of evidence, methodological soundness, and grading of the pain assessment tool. OBJECTIVES: To validate a critical appraisal tool for reviewing analgesia studies involving subjects incapable of self-reporting pain. METHODS: Content validation was achieved using Delphi methodology through panel consensus. A panel of 6 experts reviewed the CATRAS in 3 rounds and quantitatively rated the relevance of the instrument and each of its quality items to their respective domains. RESULTS: Content validation was achieved for each item of the CATRAS and the tool as a whole. Item-level content validity index and kappa coefficient were at least greater than 0.83 and 0.81, respectively, for all items except for one item in domain 2 that was later removed. Scale-level content validity index was 97% (excellent content validity). CONCLUSIONS: This 67-item critical appraisal tool may enable critical and quantitative assessment of the quality of individual analgesia trials involving subjects incapable of self-reporting pain for use in systematic reviews and meta-analysis studies.
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 | 0,519 | 0,808 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».