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Enregistrement W387558521 · doi:10.5649/jjphcs.35.240

Pain Assessment Using Labeled Face Scale

2009· article· en· W387558521 sur OpenAlexaff
Junji Mukai, Toshihiko Ishizaka, Makoto Fukushima, Naotugu Takahashi, Masafumi Nakagawa, Misaki Ishibashi, Yukari Yoshihara, Chie Ito, A Tamai, Mayu Ishimoto

Notice bibliographique

RevueIryo Yakugaku (Japanese Journal of Pharmaceutical Health Care and Sciences) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPain scaleOrdinal ScaleRepeatabilityScheffé's methodScale (ratio)Pain assessmentFace (sociological concept)Physical therapyMedicinePsychologyPain managementStatisticsMathematicsAnalysis of varianceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Face Scale consists of a set of 6 faces that vary in the level of overt distress expressed.Subjects choose 1 face from the series of pain-expressing faces that best represents the current status of their pain.However,it is an ordinal scale that does not ensure equivalence for the differences between faces.In this study,we conducted 2 experiments with the objective of evaluating the differences between faces and creating a pain scale that is easy to use in pain assessment.In experiment 1,the pain intensity evoked by 6 faces was measured using Scheffe’s method of paired comparisons,and each face was converted to a position within a 100-mm linear pain scale depending on the pain intensity.By doing this,we created a pain scale in the form of a Labeled Face Scale graduated at 0.00,10.02,18.61,40.31,62.22 and 100.00.In experiment 2,patients’pain was measured and compared using the Labeled Face Scale and a magnitude estimation method.Correlation analysis showed that there was a positive correlation between them (R2=0.8127)and Bland-Altman analysis showed that the majority of plots (94.4%) fell within the coefficient of repeatability (±2 SD).These results lead us to conclude that the Labeled Face Scale is a useful assessment tool for pain management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,392 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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