Exploration of a Multi-Parameter Technology for Pain Assessment in Postoperative Patients After Cardiac Surgery in the Intensive Care Unit: The Nociception Level Index (NOL)TM
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study was to explore the use of a multi-parameter technology, the Nociception Level (NOL) index (Medasense Biometrics Ltd, Ramat Gan, Israel), for pain assessment in postoperative awake patients after cardiac surgery during non-nociceptive and nociceptive procedures in the intensive care unit (ICU). MATERIALS AND METHODS: A prospective cohort repeated-measures design was used. Patients were included if they were in the ICU after undergoing cardiac surgery and if they could self-report their pain. A non-invasive probe was placed on the patient's finger for the continuous monitoring of the NOL index. Patients' self-reports of pain and anxiety (0-10 Numeric Rating Scale or NRS), and behavioral scores with the Critical-Care Pain Observation Tool (CPOT) were obtained before and during a non-nociceptive procedure (ie, non-invasive blood pressure [NIBP] using cuff inflation), and before, during and after a nociceptive procedure (ie, chest tube removal [CTR]) for a total of five time points. Non-parametric tests were used to compare scores at different time points, and receiver operating characteristic curve analysis was performed. RESULTS: Fifty-four patients were included in the analysis. The NOL index, pain and anxiety scores were significantly higher during CTR compared to rest and NIBP (p < 0.001). During CTR, the NOL was associated with self-reported pain intensity and unpleasantness but not with anxiety and CPOT scores. The NOL showed a modest performance in detecting pain (NRS ≥1 and ≥5) in this sample with sensitivity and specificity ranging from 61% to 85%. CONCLUSION: The NOL index was able to discriminate between a non-nociceptive and a nociceptive procedure and was associated with self-reported pain. Further validation testing of the NOL is necessary in a heterogeneous sample of ICU patients.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».