Validation of the Critical-Care Pain Observation Tool (CPOT) in pediatric patients undergoing orthopedic surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Postoperative pain cannot be measured accurately among many children with intellectual and developmental disabilities, resulting in underrecognition or delay in recognition of pain. The Critical-Care Pain Observation Tool (CPOT) is a pain assessment tool that has been widely validated in critically ill and postoperative adults. Aims: The objective of this study was to validate the CPOT for use with pediatric patients able to self-report and undergoing posterior spinal fusion surgery. Methods: Twenty-four patients (10-18 years old) scheduled to undergo surgery were consented to this repeated-measure, within-subject study. To examine discriminative and criterion validation, CPOT scores and patients' self-reports of pain intensity were collected prospectively by a bedside rater before, during, and after a nonnociceptive and nociceptive procedure on the day following surgery. Patients' behavioral reactions were video recorded at the bedside and retrospectively viewed by two independent video raters to examine interrater and intrarater reliability of CPOT scores. Results: Discriminative validation was supported with higher CPOT scores during the nociceptive procedure than during the nonnociceptive procedure. Criterion validation was supported with a moderate positive correlation between the CPOT scores and the patients' self-reported pain intensity during the nociceptive procedure. A CPOT cutoff score of ≥2 was associated with the maximum sensitivity (61.3%) and specificity (94.1%). Reliability analyses revealed poor to moderate agreement between bedside and video raters and moderate to excellent consistency within video raters. Conclusions: These findings suggest that the CPOT may be a valid tool to detect pain in pediatric patients in the acute postoperative inpatient care unit after posterior spinal fusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».