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Enregistrement W4403782702 · doi:10.2196/60672

Validation of the Nociception Level Index for the Detection of Nociception and Pain in Critically Ill Adults: Protocol for an Observational Study

2024· article· en· W4403782702 sur OpenAlexaffvenue
Céline Gélinas, Shiva Shahiri, Han Ting Wang, Maria Cecília Bueno Jayme Gallani, Walid Oulehri, Denny Laporta, Philippe Richebé

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversité LavalUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNociceptionObservational studyMedicinePreprintPain managementProtocol (science)PsychologyPhysical therapyAlternative medicineComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the intensive care unit (ICU), many patients are unable to communicate their pain through self-reporting or behaviors due to their critical care condition, mechanical ventilation, and medication (eg, heavily sedated or chemically paralyzed). Therefore, alternative pain assessment methods are urgently needed for this vulnerable patient population. The Nociception Level (NOL) index is a multiparameter technology initially developed for the monitoring of nociception and related pain in anesthetized patients, and its use in the ICU is new. OBJECTIVE: This study aims to validate the NOL for the assessment of nociception and related pain in critically ill adults in the ICU. Specific objectives are to examine the ability of the NOL to: (1) detect pain using standard criteria (ie, self-report and behavioral measures), (2) discriminate between nociceptive and nonnociceptive procedures, and (3) generate consistent values when patients are at rest. METHODS: The NOL will be monitored in three ICU patient groups: (1) Group A, participants able to self-report their pain (the reference standard criterion using the 0-10 Faces Pain Thermometer) and express behaviors; (2) Group B, participants unable to self-report but able to express behaviors (the alternative standard criterion using the Critical-Care Pain Observation Tool); and (3) Group C, participants unable to self-report and express behaviors. The NOL will be tested before, during, and after two types of standard care procedures: (1) nonnociceptive (eg, cuff inflation to measure blood pressure, soft touch) and (2) nociceptive (eg, tube or drain removal, endotracheal or tracheal suctioning). Receiver operating characteristic curve analysis of the NOL will be performed for Groups A and B using pain standard measures as reference criteria. Mixed linear models for repeated measures will be used to compare time points, procedures, and their interaction in each group (A, B, and C). Based on power analyses and considering an attrition rate of 25%, a total sample size of 146 patients (68 in Group A, 62 in Group B, and 16 in Group C) is targeted. RESULTS: This study was funded in April 2020 but could not be launched until 2022 due to the COVID-19 pandemic. Recruitment and data collection began at the primary site in July 2022 and has been implemented at the secondary sites in 2023 and 2024 and is planned to continue until 2026. CONCLUSIONS: The primary strength of this study protocol is that it is based on rigorous validation strategies with the use of pain standard criteria (ie, self-report and behavioral measures). If found to be valid, the NOL could be used as an alternative physiologic measure of pain in critically ill adults for whom no other pain assessment methods are available. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05339737; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05339737. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/60672.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,006

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.

Tête enseignante Opus0,471
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,109 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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