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Enregistrement W3000598385 · doi:10.1017/s147895151900107x

Instruments for pain assessment in patients with advanced dementia: A systematic review of the evidence for Latin America

2020· review· en· W3000598385 sur OpenAlexaboutno aff
Silvia Mercedes Coca, Roberto Ariel Abeldaño Zúñiga

Notice bibliographique

RevuePalliative & Supportive Care · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPain assessmentPain scaleMedicineSystematic reviewVascular dementiaDementia with Lewy bodiesScale (ratio)MEDLINEDiseasePhysical therapyPain managementCartographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Pain treatment is an essential component of care for elderly patients with advanced dementia. The objective of this study was to identify and analyze the different scales used for pain assessment in elderly persons diagnosed with dementia, in the literature available at the Latin American level. METHOD: A systematic review was performed on the existing scales for pain assessment in elderly people diagnosed with Alzheimer's disease, vascular dementia, and dementia with Lewy bodies. RESULTS: 226 articles were retrieved from the PUBMED, BIREME, and Scielo databases, of which a total of 10 articles entered the systematic review. The instruments identified in these publications were PAINAD, Abbey, McGill, and PACSLAC, while the Colored Pain Scale, Faces Pain Scale, and VAS scales were used as the silver standard. In Spanish, the Abbey scale, and in Portuguese, the PACSLAC scale showed the best reliability and validity coefficients. SIGNIFICANCE OF RESULTS: It is concluded that there are only two appropriate scales for the assessment of pain in people with dementia in the region of interest of this study. It is recommended to generate more evidence for a more accurate assessment of pain in people with dementia.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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