Crying out in pain—A systematic review into the validity of vocalization as an indicator for pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vocalization is often used to assess pain, sometimes combined with other behaviours such as facial expressions. Contrary to facial expressions, however, for vocalization, there is little evidence available on the association with pain. The aim of this systematic review was to critically analyse the association between vocalization and pain, to explore if vocalizations can be used as a "stand-alone" indicator for pain. METHODS: The search was performed according to the Prisma Guidelines for systematic reviews and meta-analysis. The following terms were used: "Pain Measurement," "Vocalization" and "Verbalization." The study population included verbal and non-verbal individuals, including older people and children. The search was performed in three different databases: PubMed, Embase and CINAHL. A total of 35 studies were selected for detailed investigation. Quality assessments were made using two grading systems: Grading of Recommendations Assessment Development and Evaluation system and the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: An association between vocalization and pain was found in most studies, particularly when different types of vocalizations were included in the investigation. Different types of vocalization, but also different types of pain, shape this association. The association is observed within all groups of individuals, although age, amongst others, may have an influence on preferred type of vocalization. CONCLUSIONS: There is an association between vocalization and pain. However, vocalization as a "stand-alone" indicator for pain indicates only a limited aspect of this multifactorial phenomenon. Using vocalization as an indicator for pain may be more reliable if other pain indicators are also taken into account. SIGNIFICANCE: Vocalizations are frequently used in pain scales, although not yet thoroughly investigated as a "single indicator" for pain, like, e.g. facial expression. This review confirms the role of vocalizations in pain scales, and stresses that vocalizations might be more reliable if used in combination with other pain indicators.
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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 | 0,024 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».