Observational Pain Assessment Instruments for Use With Nonverbal Patients at the End-of-life: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To review studies pertaining to the reliability and validity of observational pain assessment tools for use with nonverbal patients at the end-of-life, a field of research not documented by previous systematic reviews. METHODS: Databases (PubMed, Embase, Epistemonikos, the Cochrane Library, and CINAHL) were systematically searched for studies from study inception to February 21, 2016 (update in May 9, 2018). Two independent reviewers screened study titles, abstracts, and full texts according to inclusion and exclusion criteria. Disagreements were resolved through consensus. Reviewers also extracted the psychometrics properties of studies of observational pain assessment instruments dedicated to a noncommunicative population in palliative care or at the end-of-life. A comprehensive quality assessment was conducted using the COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement INstruments (COSMIN) to derive poor, fair, good or excellent ratings for the psychometric tests reported in each study. RESULTS: Four studies linked to 4 different tools met the inclusion criteria. Study populations included dementia, palliative care and severe illness in the context of intensive care. All the studies included in this review obtained poor COSMIN ratings overall. CONCLUSIONS: At this point, it is impossible to recommend any of the tools evaluated given the low number and quality of the studies. Other analyses and studies need to be conducted to develop, adapt, or further validate observational pain instruments for the end-of-life population, regardless of the disease.
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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 | 0,019 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».