Pain Expressions in Dementia: Validity of Observers’ Pain Judgments as a Function of Angle of Observation
Notice bibliographique
Résumé
Facial expressions of pain are important in assessing individuals with dementia and severe communicative limitations. Though frontal views of the face are assumed to allow for the most valid and reliable observational assessments, the impact of viewing angle is unknown. We video-recorded older adults with and without dementia using cameras capturing different observational angles (e.g., front vs. profile view) both during a physiotherapy examination designed to identify painful areas and during a baseline period. Facial responses were coded using the fine-grained Facial Action Coding System, as well as a systematic clinical observation method. Coding was conducted separately for panoramic (incorporating left, right, and front views), and a profile view of the face. Untrained observers also judged the videos in a laboratory setting. Trained coder reliability was satisfactory for both the profile and panoramic view. Untrained observer judgments from a profile view were substantially more accurate compared to the front view and accounted for more variance in differentiating non-painful from painful situations. The findings add specificity to the communications models of pain (clarifying factors influencing observers' ability to decode pain messages). Perhaps more importantly, the findings have implications for the development of computer vision algorithms and vision technologies designed to monitor and interpret facial expressions in a pain context. That is, the performance of such automated systems is heavily influenced by how reliably these human annotations could be provided and, hence, evaluation of human observers' reliability, from multiple angles of observation, has implications for machine learning development efforts.
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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 | 0,014 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».