Development of a Screening Tool for Pediatric Neuropathic Pain and Complex Regional Pain Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Neuropathic pain (NP) and complex regional pain syndrome (CRPS) in children can result in significant disability and emotional distress. Early assessment and treatment could potentially improve pain, function, quality of life, and reduce costs to the health care system. Currently, there are no screening tools for pediatric NP and CRPS. This research aimed to develop and establish the content validity of a screening tool for pediatric NP and CRPS using a phased approach. MATERIALS AND METHODS: Phase I surveyed clinical experts using a modified Delphi procedure to elicit disease concepts for inclusion. In phase II, a consensus conference including clinicians, researchers, and people with lived experience, informed the initial item pool. Consensus for item inclusion was achieved using a nominal group technique for voting. Phase III used iterative rounds of cognitive interviews with children aged 8 to 18 years with CRPS or NP to evaluate the tool's comprehensiveness and individual item relevance and comprehensibility. Descriptive statistics were used to describe participant characteristics. Content analysis was used to analyze patient interviews. RESULTS: Phase I (n=50) generated an initial item pool (22 items). Phase II generated a comprehensive item pool (50 items), after which an initial version of the screening tool was drafted. Following phase III (n=26) after item revision and elimination, 37 items remained. DISCUSSION: The Pediatric PainSCAN is a novel screening tool that has undergone rigorous development and content validity testing. Further research is needed to conduct item reduction, determine scoring, and test additional measurement properties.
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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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».