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Enregistrement W2996129989 · doi:10.4037/aacnacc2019952

A Psychometric Analysis Update of Behavioral Pain Assessment Tools for Noncommunicative, Critically Ill Adults

2019· review· en· W2996129989 sur OpenAlexaff
Céline Gélinas, Aaron M. Joffe, Paul M. Szumita, Jean‐François Payen, Mélanie Berube, Shiva Shahiri, Mădălina Boitor, Gérald Chanques, Kathleen Puntillo

Notice bibliographique

RevueAACN Advanced Critical Care · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityHôpital de l'Enfant-JésusJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Scale (ratio)Critically illPsychometricsPain assessmentClinical psychologyMEDLINEMedicinePsychologyPain managementPhysical therapyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is an updated, comprehensive review of the psychometric properties of behavioral pain assessment tools for use with noncommunicative, critically ill adults. Articles were searched in 5 health databases. A total of 106 articles were analyzed, including 54 recently published papers. Nine behavioral pain assessment tools developed for noncommunicative critically ill adults and 4 tools developed for other non-communicative populations were included. The scale development process, reliability, validity, feasibility, and clinical utility were analyzed using a 0 to 20 scoring system, and quality of evidence was also evaluated. The Behavioral Pain Scale, the Behavioral Pain Scale-Nonintubated, and the Critical-Care Pain Observation Tool remain the tools with the strongest psychometric properties, with validation testing having been conducted in multiple countries and various languages. Other tools may be good alternatives, but additional research on them is necessary.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,392 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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