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Record W2800174411 · doi:10.5294/aqui.2018.18.2.7

Instrumento tarjetas de cualidad del dolor: adaptación cultural y evidencias de validez en niños

2018· article· es· W2800174411 on OpenAlexaff
Mily Constanza Moreno Ramos, Lisabelle Mariano Rossato, Mariana Bueno, Everson Meireles, Nidia Gamboa, Danila Maria Batista Guedes

Bibliographic record

VenueAquichan · 2018
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicPediatric Pain Management Techniques
Canadian institutionsSickKids Foundation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivo: evaluar la adaptación cultural y encontrar evidencias de validez del instrumento tarjetas de cualidad del dolor (ITCD). Materiales y método: estudio metodológico y de validación de pruebas, que para la adaptación y validación de contenido realizó la traducción, retrotraducción, panel de expertos, revisión por niños en edad escolar y prueba piloto del ITCD. Además, se evaluó la validez de criterio externo con 90 niños en edad escolar hospitalizados y con heridas. La investigación fue realizada entre enero y febrero del 2015. Resultados: el instrumento fue traducido y retrotraducido a español y a portugués, respectivamente. En la evaluación del panel de expertos fue establecido un índice de validez de contenido de 0,92. En la revisión realizada por los niños se efectuaron cambios a los descriptores de siete tarjetas según sus sugerencias. El estudio piloto, mostró que 17 tarjetas presentaron claridad semántica para más del 90% de los niños. En cuanto a las evidencias basadas en el criterio externo, las variables diagnóstico médico, tipo de herida, infección de la herida e intensidad del dolor mostraron resultados significativos (p<0,05). Conclusiones: el instrumento tarjetas de cualidad del dolor fue adaptado culturalmente y mostró evidencias de validez basadas en el contenido y en el criterio externo.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.151
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.341
Teacher spread0.309 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2018
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