Chronic Pain After Surgery
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».