Changes in Pain Score Associated With Clinically Meaningful Outcomes in Children With Acute Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying changes in pain score associated with clinically meaningful outcomes is necessary when using self-report measures to assess pain in children. We aimed to determine the changes in pain score associated with a minimum clinically significant difference (MCSD), ideal clinically significant difference (ICSD), and patient-perceived adequate analgesia (PPAA) and to evaluate for differences based on initial pain intensity and patient characteristics. METHODS: This was a cross-sectional study of children 6 to 17 and 4 to 17 years old who were assessed using the Verbal Numerical Rating Scale (VNRS) and Faces Pain Scale-Revised (FPS-R), respectively. Children qualitatively described any endorsed change in pain score; those who received an analgesic were asked if they wanted additional analgesics to decrease their pain intensity. We used a receiver operating characteristic curve-based methodology to identify changes in pain score associated with "a little less" and "much less" pain (MCSD and ICSD, respectively) and patients declining additional analgesics because of adequate analgesia (PPAA). RESULTS: We enrolled 431 children with painful conditions. For the VNRS, raw change and percent reductions in pain scores associated with MCSD, ICSD, and PPAA were 2/10 and 20%, 3/10 and 44%, and 2/10 and 29%, respectively, and for the FPS-R, 2/10 and 33%, 4/10 and 60%, and 4/10 and 40%, respectively. Raw change in pain scores increased with increasing initial pain intensity, but percent reductions remained stable. There were no significant differences based on patient characteristics such as age, sex, and race/ethnicity. CONCLUSION: Our findings provide patient-centered outcomes in children that are suitable for designing trials and are generalizable across patient characteristics.
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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 | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».