An Eye Tracking Investigation of Pain Decoding Based on Older and Younger Adults’ Facial Expressions
Notice bibliographique
Résumé
Nonverbal pain cues such as facial expressions, are useful in the systematic assessment of pain in people with dementia who have severe limitations in their ability to communicate. Nonetheless, the extent to which observers rely on specific pain-related facial responses (e.g., eye movements, frowning) when judging pain remains unclear. Observers viewed three types of videos of patients expressing pain (younger patients, older patients without dementia, older patients with dementia) while wearing an eye tracker device that recorded their viewing behaviors. They provided pain ratings for each patient in the videos. These observers assigned higher pain ratings to older adults compared to younger adults and the highest pain ratings to patients with dementia. Pain ratings assigned to younger adults showed greater correspondence to objectively coded facial reactions compared to older adults. The correspondence of observer ratings was not affected by the cognitive status of target patients as there were no differences between the ratings assigned to older adults with and without dementia. Observers' percentage of total dwell time (amount of time that an observer glances or fixates within a defined visual area of interest) across specific facial areas did not predict the correspondence of observers' pain ratings to objective coding of facial responses. Our results demonstrate that patient characteristics such as age and cognitive status impact the pain decoding process by observers when viewing facial expressions of pain in others.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».