Multidimensional versus unidimensional pain scales for the assessment of analgesic requirement in the emergency department: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Pain is a multidimensional experience, potentially rendering unidimensional pain scales inappropriate for assessment. Prior research highlighted their inadequacy as reliable indicators of analgesic requirement. This systematic review aimed to compare multidimensional with unidimensional pain scales in assessing analgesic requirements in the emergency department (ED). Embase, Medline, CINAHL, and PubMed Central were searched to identify ED studies utilizing both unidimensional and multidimensional pain scales. Primary outcome was desire for analgesia. Secondary outcomes were amount of administered analgesia and patient satisfaction. Two independent reviewers screened, assessed quality, and extracted data of eligible studies. We assessed risk of bias with the ROBINS-I tool and provide a descriptive summary. Out of 845 publications, none met primary outcome criteria. Three studies analyzed secondary outcomes. One study compared the multidimensional Defense and Veterans Pain Rating Scale (DVPRS) to the unidimensional Numerical Rating Scale (NRS) for opioid administration. DVPRS identified more patients with moderate instead of severe pain compared to the NRS. Therefore, the DVPRS might lead to a potential reduction in opioid administration for individuals who do not require it. Two studies assessing patient satisfaction favored the short forms (SF) of the Brief Pain Inventory (BPI) and McGill Pain Questionnaire (MPQ) over the Visual Analogue Scale (VAS) and the NRS. Limited heterogenous literature suggests that in the ED, a multidimensional pain scale (DVPRS), may better discriminate moderate and severe pain compared to a unidimensional pain scale (NRS). This potentially impacts analgesia, particularly when analgesic interventions rely on pain scores. Patients might prefer multidimensional pain scales (BPI-SF, MPQ-SF) over NRS or VAS for assessing their pain experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».