Observers’ impression of the person in pain influences their pain estimation and tendency to help
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Estimation of a patient's pain may have a considerable impact on the level of care that patient receives. Many studies have shown that contextual factors may influence an observer's pain estimation. Here, we investigate the effect of an observer's impression of a person in pain and justification of his/her pain on the observer's pain estimation, tendency to help and perceived empathy. METHODS: Thirty healthy individuals (half females) read scenarios aimed to manipulate the reader's impression of characters who ultimately were fired from their work (four positive characters and four negative; half females). Then they observed 1-s videos of four levels of pain expression (neutral, mild, moderate, strong) in those characters during an examination. Subsequently, they rated pain estimation, tendency to help and perceived empathy. Afterwards, they rated their likability of characters and how just they find the end of story. RESULTS: People rated pain in positive characters higher than the pain in negative characters. They also expressed more tendency to help and a higher level of perceived empathy towards positive characters than negative characters. For the highest level of pain in positive characters, perceived injustice towards that person was the best predictor of the observer's pain estimation, tendency to help and perceived empathy. For negative characters, dislikeability was the best predictor of tendency to help and perceived empathy. Justification of their pain was a predictor of pain estimation and tendency to help. CONCLUSION: Observers used different information to evaluate pain in positive and negative individuals. SIGNIFICANCE: Observers' estimation of pain, perceived empathy and tendency to help biases by their understanding of the characteristics of the person in pain. In clinical settings, these biases may influence the quality of care and well-being of patients. Understanding the underlying mechanisms of these biases can help us improve the quality of care and control the effect of prejudices on pain assessment.
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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 | 0,014 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».