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Enregistrement W7120872964

Multidimensional Pain Measurement and Assessment Scale (EMMADOR-SABER): perception of knowledge

2022· dissertation· pt· W7120872964 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda Batista Vilarindo

Notice bibliographique

RevueDigital Library of Theses and Dissertations (Universidade de São Paulo) · 2022
Typedissertation
Languept
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)PerceptionInternal consistencyValidation testTest (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dor é caracterizada como o quinto sinal vital e a capacitação dos profissionais de saúde torna-se fundamental para que o manejo seja realizado de forma efetiva, considerando que o fenômeno dor é multidimensional. Trata-se de pesquisa qualitativa. O foco de nossa geração de conhecimento está nos estudantes dos cursos de Enfermagem, Fisioterapia, Medicina, Odontologia e Psicologia, e profissionais docentes das mesmas áreas, tendo como propósito a identificação da percepção do conhecimento e o uso de instrumentos de mensuração e de avaliação de dor disponíveis na literatura. Foi desenvolvida a escala EMMADOR-SABER após o levantamento dos instrumentos. Após a validação quanto à aparência e conteúdo por 5 juízes convidados, foi realizado o teste piloto com 9 participantes. Em sua forma definitiva, 153 participantes responderam quais os instrumentos que conhecem e já fizeram uso na prática clínica, bem como indicar qual a importância atribuída a cada instrumento. O projeto foi encaminhado ao Comitê de Ética em Pesquisa da Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto, em concordância com a Resolução número 466/2012. Os dados foram analisados qualitativamente de forma descritiva e apresentados por meio de gráficos e tabelas. Dentre os participantes da pesquisa, 73,2% foram docentes e 26,8% alunos. Os instrumentos referidos como mais conhecidos foram: Escala Analógica Visual (EVA), seguida da Escala Numérica, Escala Facial de Dor (FPS - R), Escala Descritiva ou Qualitativa e Questionário de McGill. Os instrumentos referidos como mais utilizados foram: Escala Analógica Visual (EVA), Escala Numérica (EN), Escala Facial de Dor (FPS-R), Escala Descritiva ou Qualitativa e Coloured Analogue Scale (CAS). A mediana da importância atribuída aos instrumentos foi de 7,10 numa escala de 0 a 10. O teste não paramétrico de Mann-Whitney verificou que não houve diferença estatisticamente significativa sobre o conhecimento e utilização dos instrumentos quando comparado o grupo de docentes com o grupo de alunos.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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