Le Critical-care Pain Observation Tool et le Richmond Agitation-Sedation Scale chez les personnes incapables de communiquer en fin de vie sous sédation palliative continue : validation des qualités psychométriques
Bibliographic record
Abstract
Les bonnes pratiques en matière d'administration d'une sédation palliative continue (SPC) suggèrent une surveillance de la douleur et de la sédation. Aucune échelle n'est actuellement disponible pour évaluer la douleur chez ces patients. Une mise à jour d'une revue systématique a conclu que l'échelle CPOT constituait une candidate prometteuse pour évaluer la douleur chez cette clientèle. L'échelle RASS a quant à elle fait l'objet d'une seule validation chez les patients recevant des soins palliatifs. But : Mesurer certaines qualités psychométriques de l'échelle CPOT et de l'échelle RASS chez les patients incapables de communiquer en fin de vie sous SPC. Méthode : Une étude de cohorte rétrospective a été menée dans un milieu de soins palliatifs de la région de Québec. Les critères d'inclusion étaient : les patients âgés de 18 ans et plus incapables de communiquer, avec un pronostic inférieur à semaines et sous SPC. Les données étaient issues d'évaluations faites par les infirmières soignantes des patients entre décembre 2016 et janvier 2019. La cohérence interne de l'échelle CPOT a été évaluée avec un alpha de Cronbach. La validité discriminante des deux échelles a été mesurée en comparant les scores totaux en pré-administration d'analgésiques avec les mêmes variables en postadministration. Résultats : 47 dossiers ont été inclus. Tous les items de l'échelle CPOT ont obtenu un alpha de Cronbach de modéré à acceptable à l'exception de l'item Mouvements corporels. L'échelle CPOT et l'échelle RASS ont une bonne validité discriminante, même pour les patients sous forte sédation (RASS -4 à -5). Conclusion : Les résultats suggèrent que l'échelle CPOT serait homogène et capable de détecter la présence de douleur chez les personnes sous forte sédation. L'échelle RASS semble être sensible aux changements du niveau de conscience chez cette même clientèle. Toutefois, d'autres études doivent être menées afin d'évaluer ses qualités psychométriques.
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".