Factors Related to Agreement Between Child and Caregiver Report of Child Functioning With Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Valid and efficient assessment of patient-reported outcomes remains a priority to guide pain treatment and research. PROMIS pediatric self-report and parent proxy measures offer feasible and rigorous evaluation of functioning in children with chronic conditions, including pain. A key challenge is determining the usefulness of multisource information from children and caregivers for understanding pain and function. Our primary aim examined child-caregiver agreement across child functioning domains. Our secondary aim examined child and caregiver factors associated with the child-caregiver agreement. MATERIALS AND METHODS: A sample of 806 children with chronic pain (Mage=14.50 y; 72% female individuals) and a caregiver (Mage=45.82 y; 85% mothers) completed PROMIS pediatric self-report and parent proxy measures of anxiety, depression, fatigue, pain interference, and mobility before intake in an interdisciplinary outpatient pediatric chronic pain program. RESULTS: The agreement was poor to good depending on the evaluation method (effect size, intraclass correlation, and clinical significance interpretation). Caregivers generally reported worse child symptoms across domains compared with child self-report. The greatest discrepancy was observed for child anxiety, pain interference, and peer relations, with the greatest agreement for child mobility. The greater caregiver-child discrepancy was found for younger children, girls, with a higher child or caregiver pain catastrophizing, and poorer caregiver physical or mental health. DISCUSSION: Findings are discussed within the interpersonal context of pain and indicate the relevance of both child and caregiver perspectives to personalize chronic pain assessment and treatment. Findings can be used by clinicians and researchers to guide whether and how to integrate multi-informant reports about child chronic pain functioning.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».