The psychometric assessment of the older adult in pain: A systematic review of assessment instruments
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a systematic review of pain assessment tools suitable for community-dwelling older adults. For this work, we conceptualized existing psychometric tools as falling under the following domains: a) pain intensity/characteristics; b) pain-related interference/disability; c) coping strategies; d) pain beliefs/attitudes/cognitions; e) pain-related fear and anxiety; and f) pain-specific emotional distress. Multi-dimensional and condition-specific tools were also considered. The COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement INstruments (COSMIN) methodology for systematic reviews of patient-reported outcome measures guided the evaluation of measurement properties, quality of evidence ratings, and recommendations for each measure. A search of Medline, PsycINFO, Web of Science, and the Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature, yielded a total of 21,755 records. Of these, 120 studies, focusing on 57 psychometric tools, were included in this review and categorized into the aforementioned pain assessment domains. The availability of psychometric studies with older adult populations was insufficient for most tools and the quality of evidence ranged from very low to high. Only a small number of tools met the criteria for a strong or tentative recommendation favoring their use. We identified gaps that should be addressed in future research. • Pain assessment tools were classified into domains (e.g., intensity, coping). • Quality of evidence and measurement properties vary across assessment domains. • Only few tools have undergone adequate psychometric evaluation with older adults. • Tools assessing pain intensity had the strongest psychometric support. • More research is needed in this area.
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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 | 0,047 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».