Individualized Numeric Rating Scale to Assess Pain in Critically Ill Children With Neurodevelopmental Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain is a significant burden for children with neurodevelopmental disabilities but is difficult for clinicians to identify. No pain assessment tools for children with neurodevelopmental disabilities have been validated for use in pediatric intensive care units. The Individualized Numeric Rating Scale (INRS) is an adapted 0-to-10 rating that includes parents' input on their child's pain indicators. OBJECTIVES: To evaluate the reliability, validity, and feasibility and acceptability of use of the INRS for assessing pain in critically ill children with neurodevelopmental disabilities. METHODS: This observational study enrolled critically ill patients with neurodevelopmental disabilities aged 3 to 17 years in 2 pediatric intensive care units at a children's hospital using a prospective repeated-measures cohort design. Structured parent interviews were used to populate each patient's INRS. Bedside nurses assessed pain using the INRS throughout the study. The research team completed independent INRS ratings using video clips. Participating parents and nurses completed feasibility and acceptability surveys. Psychometric properties of the INRS and survey responses were evaluated with appropriate statistical methods. RESULTS: For 481 paired INRS pain ratings in 34 patients, interrater reliability between nurse and research team ratings was moderate (weighted κ = 0.56). Parents said that creating the INRS was easy, made them feel more involved in care, and helped them communicate with nurses. CONCLUSIONS: The INRS has adequate measurement properties for assessing pain in critically ill children with neurodevelopmental disabilities. It furthers goals of patient- and family-centered care but may have implementation barriers.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».