Validez y consistencia de una nueva escala (facial del dolor) y de la versión en español de la escala de CHEOPS para evaluar el dolor postoperatorio en niños
Bibliographic record
Abstract
Introducción: una de las escalas más usadas para medir el dolor en niños es la CHEOPS (The Children's Hospital of Eastern Ontario Pain Scale), compleja, muy confiable pero poco usada en español por lo que diseñamos una escala facial del dolor, sencilla, confiable y muy fácil de usar. Objetivo: comparar la validez y consistencia de dos escalas cualitativamente diferentes para evaluación del dolor postoperatorio en niños. Material y métodos: estudio comparativo, longitudinal, homodémico y prolectivo. Se conformó una escala para valorar el dolor postoperatorio en niños, sencilla y fácil de reproducir. Cinco expertos evaluaron su apariencia y contenido. La versión original de CHEOPS la tradujo al español un experto, posteriormente se corrigió y retradujo por un parlante anglosajón por nacimiento y el resultado lo evaluaron cinco expertos. La validez y consistencia de ambas escalas la evaluaron dos investigadores en forma ciega. Se utilizó α de Cronbach para la consistencia interna de CHEOPS, coeficiente de correlación intraclase para la consistencia externa (variabilidad entre observadores), tamaño de efecto para la sensibilidad al cambio de escala (validez de constructo) y Spearman para la convergencia. Resultados: se encontró gran consistencia externa e interna alta y buena validez de constructo para la versión en español de CHEOPS y validez de constructo excelente para ambas escalas. Conclusiones: ambas escalas pueden utilizarse para evaluar el dolor postoperatorio en niños de 4 a 8 años.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.024 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".