Prevalence of chronic pain seven years following limb threatening lower extremity trauma ☆
Notice bibliographique
Résumé
Although the etiology of chronic pain following trauma is not well understood, numerous retrospective studies have shown that a significant proportion of chronic pain patients have a history of traumatic injury. The present analysis examines the prevalence and early predictors of chronic pain in a cohort of prospectively followed severe lower extremity trauma patients. Chronic pain was measured using the Graded Chronic Pain Scale, which measures both pain severity and pain interference with activities. Severe lower extremity trauma patients report significantly higher levels of chronic pain than the general population (p<0.001). Their levels are comparable to primary care migraine headache and back pain populations. A number of early predictors of chronic pain were identified, including: having less than a high school education (p<0.01), having less than a college education (p<0.001), low self-efficacy for return to usual major activities (p<0.01), and high levels of average alcohol consumption at baseline (p<0.05). In addition, high reported pain intensity, high levels of sleep and rest dysfunction, and elevated levels of depression and anxiety at 3 months post-discharge were also strong predictors of chronic pain at seven years (p<0.001 for all three predictors). After adjusting for early pain intensity, patients treated with narcotic medication during the first 3 months post-discharge had lower levels of chronic pain at 84 months. It is possible that for patients within these high risk categories, early referral to pain management and/or psychologic intervention may reduce the likelihood or severity of chronic pain.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».