Pain assessment in labouring women using self-report tools: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background Childbirth progress is much related to labour pain, whereby the progress can be predicted using suitable pain assessment tools. Objective To summarise methodology used for the assessment includes scales, questionnaires, tests, and other methods used to assess pain severity and childbirth progress in labouring women. Search strategy Elsevier® Scopus and MEDLINE (Medical Literature Analysis and Retrieval System Online, or MEDLARS Online accessed using PubMed®) were systematically searched in November 2021. Selection criteria Original research utilising pain assessment tools to assess pain severity and labour progress. Data collection and analysis Data on study characteristics, labour pain assessment tools, and labour evaluation are qualitatively synthesised. Main results There are various types of pain assessment tools that were identified. Nineteen (19) papers used the Visual Analogue Scale to measure the pain in labouring women, 14 studies used McGill Pain Questionnaire, and one (1) study used the questionnaire in the Danish version, while seven (7) papers used numerical rating scale in their studies to assess the labour pain in labouring women. For the progression of labour, ten (10) research papers assess the labour progress by examining cervical dilation and two (2) papers address the duration of labour as the measurement in their studies. Conclusions Many pains assessment tools are available to measure pain in labouring women. Most articles used the Visual Analogue Scale to assess childbirth pain with cervical dilatation to assess the labour progress. However, there is still limited information available in the literature about suitable pain assessment to predict labour progress.
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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 | 0,016 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».