Caregiver Ratings of Toddler Pain: The Role of Caregiver Psychological Predictors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIM: Young children's limited ability to self-report pain necessitates an understanding of the factors that influence pain ratings. The current paper examines the relative prediction of caregiver psychological factors and toddler pain behaviors on caregiver pain ratings post-vaccination. METHODS: One hundred fifty-six parent-toddler dyads were video recorded during pediatric vaccinations. Child pain behaviors were coded before, during, and after the needle using the Face, Legs, Activity, Cry, Consolability Scale and the Neonatal Facial Coding System). Caregivers rated their child's pain after the needle, reported pre- and post-needle worry during the visit, and completed rating scales assessing other areas of psychological functioning within 2 weeks after the appointment. Regression models were estimated to examine the relative contribution of child and caregiver factors to the prediction of caregiver pain ratings. RESULTS: The regression model predicting caregiver pain ratings from the toddlers' pain-related distress (facial activity immediately after the needle, overall pain-related behavior immediately after, 1-min and 2-min post-needle) and caregiver worry were significant (adjusted R-square = 0.21), with caregiver pre- and post-needle worry being the only significant predictors of caregiver pain ratings. CONCLUSIONS: This study outlines that although child distress behavior remains a significant influence on pain ratings during toddlerhood, when caregiver worry (pre- and post-needle) was entered into the model, they were the only significant predictors of caregiver pain ratings.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».