Assessment of Chronic Postsurgical Pain After Knee Replacement: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Approximately 20% of patients experience chronic pain after total knee replacement (TKR), yet there is no consensus about how best to assess such pain. This systematic review aimed to identify measures used to characterize chronic pain after TKR.Methods. MEDLINE, Embase, PsycINFO, Cochrane Library, and CINAHL databases were searched for research articles published in all languages from January 2002 to November 2011. Articles were eligible for inclusion if they assessed knee pain at a minimum of 3 months after TKR, yielding a total of 1,164 articles. The data extracted included the study design,country, timings of assessments, and outcome measures containing pain items. The outcome measures were compared with domains recommended by the Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials(IMMPACT) for inclusion in the assessment of chronic pain–related outcomes within clinical trials. Temporal trends were also explored. RESULTS: The review found use of a wide variety of composite and single-item measures, with the American Knee Society Score the most common. Many measures used in published studies did not capture the multidimensional nature of pain recommended by the IMMPACT; of those commonly used, the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index and Oxford Knee Score were the most comprehensive. Geographic trends were evident, with nation-specific preferences for particular measures. A recent reduction in the use of some clinically administered tools was accompanied by an increased use of patient-reported outcome measures. CONCLUSION: There was wide variation in the methods of pain assessment alongside nation-specific preferences and changing temporal trends in pain assessment after TKR. Standardization and improvements in assessment are needed to enhance the quality of research and facilitate the establishment of a core outcome set.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».