Agreement between youth and caregiver report of pain and functioning in pediatric sickle cell disease: PedsQL sickle cell disease module
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Pain is a primary symptom of sickle cell disease (SCD) and is often severe and chronic. To treat SCD-related pain, proper assessment of SCD pain among youth, including the degree of concordance or agreement between youth and caregiver reports of pain, is essential but has not yet been adequately evaluated. In this study, 525 youth with SCD and their parents were evaluated as part of the Sickle Cell Clinical Research and Intervention Program (SCCRIP) to examine pain rating concordance and predictors of concordance. Youth and parents completed the Pediatric Quality of Life Inventory Sickle Cell Disease module (PedsQL-SCD) to measure pain, pain interference, and pain-related constructs. Disease, clinical, and demographic variables were obtained from the SCCRIP database. Intraclass correlations demonstrated moderate-to-poor consistency between youth and caregiver reports of pain and pain interference (ICCs range from 0.17 to 0.54). Analysis of covariance and regression models found that patient age, frequency of hospitalizations and emergency department (ED) visits, economic hardship, and fetal hemoglobin levels were significantly associated with varying pain-rating agreement levels among parent proxy and child self-report pain. Concordance of pain assessments among youth with SCD and their caregivers using the PedsQL-SCD Module was moderate at best, corroborating prior research. Youth factors predicting discordance among pain-related factors included increased ED visits, older age, and female sex. Collectively, these results bolster the use of integrated pain assessments to reduce parent-child discrepancies, thereby improving the adequacy of SCD-related pain assessment and treatment.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».