Effects of training on Feline Grimace Scale scoring for acute pain assessment in cats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of the study was to determine the effects of training on inter-rater reliability and agreement of Feline Grimace Scale (FGS) scoring by small animal practitioners. METHODS: Seven small animal veterinarians were asked to score a total of 50 images of cats in varying degrees of pain before and after training in FGS scoring. Participant scores were compared with those of an expert rater. Inter-rater reliability was analyzed using the intraclass correlation coefficient (ICC) before and after training (ICC <0.50 = poor reliability, 0.50-0.75 = moderate reliability, 0.76-0.90 = good reliability and >0.90 = excellent reliability). The Bland-Altman method was used to analyze the limits of agreement (LoAs) and bias between participants and the expert rater. RESULTS: After training, the ICC classification improved for each action unit (ear position, orbital tightening, muzzle tension, whiskers change and head position). The inter-rater reliability for the total FGS ratio scores before and after the FGS training session was moderate (ICC = 0.75; 95% confidence interval [CI] 0.66-0.83) and good (ICC = 0.80; 95% CI 0.73-0.87), respectively. Before training, LoAs were -0.277 to 0.310 with a bias of 0.016. After training, LoAs were -0.237 to 0.255 with a bias of 0.008. The bias was low (<0.1) both before and after training and LoAs did not span the FGS analgesic threshold (0.39). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Training in FGS scoring improved inter-rater reliability and agreement among seven small animal veterinarians and the veterinarians' skills in pain assessment.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».