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Enregistrement W2021503981 · doi:10.1097/ajp.0b013e31824730c2

Chronic Pain After Surgery

2012· review· en· W2021503981 sur OpenAlexafffund
Elizabeth G. VanDenKerkhof, Madelon L. Peters, Julie Bruce

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Pain · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationQueen's UniversityUniversiteit MaastrichtUniversity of AberdeenInternational Association for the Study of Pain
Mots-clésChronic painMedicineEpidemiologyPhysical therapyMEDLINEClinical trialRisk factorClinical study designPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Many studies have reported putative factors for the development of chronic pain after surgery. However, advances in knowledge about the etiology and prognosis of chronic postsurgical pain (CPSP) could be gained by improving methodology within studies of surgical pain. The purpose of this study was to review predictive factors and to propose core risk factor and outcome domains for inclusion in future epidemiological studies investigating CPSP. METHODS: Using the Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials as a framework we reviewed risk factor and outcome domains, methodological issues and standardized measurement tools based on findings from narrative and systematic reviews, primary clinical and epidemiological studies and published guidelines for chronic pain clinical trials. RESULTS: Five "core" risk factor domains (demographic, pain, clinical, surgery-related, and psychological) and 4 outcome domains (pain, physical functioning, psychological functioning, and global ratings of outcome) were identified. Important methodological issues, related to the definition and timing of follow-up to assess transition from acute to chronic pain are discussed. We also propose the use of validated, standardized measurement tools to capture risk factor and outcome domains at multiple time points. DISCUSSION: There is potential to advance the field of CPSP research by striving for consensus among pain experts; this would advance current evidence by improving our ability to compare findings from different studies and would facilitate the aggregation of surgical cohort datasets to allow international comparisons. We propose these findings as a starting point to build a comprehensive framework for epidemiological studies investigating chronic pain after surgery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations159
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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