TY -的盟Escalona-Marfil Carles盟,Coda安德里亚盟——Ruiz-Moreno Jorge盟——Riu-Gispert Lluis Miquel AU -形坝,泽维尔PY - 2020 DA - 2020/2/12 TI -验证电子视觉模拟尺度mHealth急性疼痛评估工具:未来的横断面研究乔- J地中海互联网Res SP - e13468六世- 22 - 2 KW -疼痛KW -视觉模拟疼痛量表KW -疼痛测量KW -手机KW - mHealth KW -验证KW -平板AB -背景:准确测量疼痛是改善疼痛管理和研究的必要条件。视觉模拟量表(VAS)已被证明是一种准确、有效、可靠和可重复的测量疼痛强度的方法。然而，应该考虑到一些限制，其中一些可以通过引入电子VAS版本来实现，适合在平板电脑和智能手机中使用。目的:通过比较新设计的Interactive Clinics应用程序上传统的纸质VAS和疼痛等级模块，验证一种记录疼痛等级的新方法。方法:设计前瞻性观察横断面研究。样本包括102名年龄在18至65岁之间的参与者。使用Wagner Instruments的Force Dial FDK 20测力仪在受试者拇指上诱导轻度压力症状。采用纸质VAS (10 cm线)和app测量疼痛。结果:ICC(3,1)估计的方法间信度为0.86,95%置信区间为0.81 ~ 0.90，信度较好。ICCa(3,1)估计的方法内信度为0.86,95%置信区间为0.81 ~ 0.90，信度也较好。Bland-Altman分析显示差异为0.175(0.49)，一致性限为-0.79 ~ 1.14。 Conclusions: The pain level module on the app is highly reliable and interchangeable with the paper VAS version. This tool could potentially help clinicians and researchers precisely assess pain in a simple, economic way with the use of a ubiquitous technology. SN - 1438-8871 UR - //www.mybigtv.com/2020/2/e13468/ UR - https://doi.org/10.2196/13468 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32049063 DO - 10.2196/13468 ID - info:doi/10.2196/13468 ER -