Catastrophizing: A Risk Factor For Postsurgical Pain
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This research was designed to test the hypothesis that presurgery "catastrophizing" would predict postsurgical pain and postsurgical analgesic consumption. METHODS: A sample of 48 individuals who underwent anterior cruciate ligament repair participated in the study. All participants completed the Pain Catastrophizing Scale (described by Sullivan et al in 1995) prior to surgery. Measures of pain (pain scores on a scale of 0-10) were obtained in the postanesthetic care unit, as well as 1, 2, and 7 days after surgery. Opioid and nonopioid analgesic consumption was tabulated while patients were in the hospital and after discharge. RESULTS: Results showed that the Pain Catastrophizing Scale was a significant predictor of acute postsurgical pain in the postanesthetic care unit (r = 0.48, P = 0.004 for maximum pain in the postanesthetic care unit). Maximum pain ratings in patients with high Pain Catastrophizing Scale scores (> median of 13) were 33% to 74% higher numerically than in patients with low Pain Catastrophizing Scale scores (< or = median), and the duration of moderate-severe pain (>3/10) was more prolonged (45 minutes versus 28 minutes in patients with high and low Pain Catastrophizing Scale scores, respectively; P < 0.05). The Pain Catastrophizing Scale was also predictive of pain with activity at 24 hours (r = 0.65 for pain on walking, P < or = 0.0001). The Pain Catastrophizing Scale did not predict postoperative analgesic use. CONCLUSION: The pattern of findings suggests that high catastrophizing scores may be a risk factor for heightened pain following surgery. Clinical and theoretical implications of the findings are addressed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle