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Enregistrement W4320727869 · doi:10.3390/children10020370

Do Teachers Question the Reality of Pain in Their Students? A Survey Using the Concept of Pain Inventory-Proxy (COPI-Proxy)

2023· article· en· W4320727869 sur OpenAlexaff
Rebecca Fechner, Mélanie Noël, Arianne P. Verhagen, Erin Turbitt, Joshua W. Pate

Notice bibliographique

RevueChildren · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensOntario Brain InstituteAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDepartment of Education and TrainingUniversity of Technology SydneyAustralian Government
Mots-clésVignettePsychologyProxy (statistics)Convergent validityCronbach's alphaSocial psychologyClinical psychologyPsychometricsComputer scienceInternal consistency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An assessment of a teacher's concept of their student's pain could be useful to guide preventative and targeted school-based pain science education. We aimed to assess a teacher's own concept of pain against their concept of their student's pain and examine the psychometric properties of the tool. Teachers of 10-12-year-old children were invited to participate in an online survey via social media. We modified the Concept of Pain Inventory (COPI) by inserting a vignette (COPI-Proxy), and we included questions to explore teacher stigma. Overall, a sample of 233 teachers participated in the survey. The COPI-Proxy scores showed that teachers can conceptualize their student's pain separately but are influenced by their own beliefs. Only 76% affirmed the pain in the vignette as real. Teachers used potentially stigmatizing language to describe pain in their survey responses. The COPI-Proxy had acceptable internal consistency (Cronbach's alpha = 0.72) and moderate convergent validity with the COPI (r = 0.56). The results show the potential benefit of the COPI-Proxy for assessing someone's concept of another's pain, particularly for teachers who are important social influencers of children.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,003
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations7
Publié2023
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Résumé présentoui

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