Interrater Agreement between Bedside and Video Raters Using the CPOT-Neuro for Pain Assessment in Critically Ill Patients with a Brain Injury
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the interrater agreement of Critical-Care Pain Observation Tool-Neuro (CPOT-Neuro) scores as a newly developed tool for pain assessment in patients with critical illness and brain injury between raters using two methods of rating (bedside versus video) during standard care procedures (i.e., non-invasive blood pressure and turning). The bedside raters were research staff, and the two video raters had different backgrounds (health and non-health disciplines). Raters received standardized 45 min training by the principal investigator. Video recordings of 56 patient participants with a brain injury at different levels of consciousness were included. Interrater agreement was supported with an Intraclass Correlation Coefficient (ICC) > 0.65 for all pairs of raters and for each procedure. Interrater agreement was highest during turning in the conscious group, with ICCs ranging from 0.79 to 0.90. The use of video recordings was challenging for the observation of some behaviors (i.e., tearing, face flushing), which were influenced by factors such as lighting and the angle of the camera. Ventilator alarms were also challenging to distinguish from other sources for the video rater from a non-health discipline. Following standardized training, video technology was useful in achieving an acceptable interrater agreement of CPOT-Neuro scores between bedside and video raters for research purposes.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle