Catastrophic thinking about pain as a predictor of length of hospital stay after total knee arthroplasty: a prospective study
Notice bibliographique
Résumé
This study prospectively investigates whether catastrophizing thinking is associated with length of hospital stay after total knee arthroplasty. Forty-three patients who underwent primary total knee arthroplasty were included in this study. Prior to their operation all patients were asked to complete the pain catastrophizing scale, and a Western Ontario McMaster Universities Osteoarthritis index. A multiple regression analysis identified pain catastrophizing thinking and age as predictors of hospital stay after total knee arthroplasty. Patients with a higher degree of pain catastrophizing prior to the total knee arthroplasty and those with a higher age have a significantly greater risk for a longer hospital stay. Therefore, the results of this study indicate that the pre-operative level of pain catastrophizing in patients determine, in combination with other variables, the length and inter-individual variation in hospital stay after total knee arthroplasty. Reducing catastrophizing thinking about pain through cognitive-behavioral techniques is likely to reduce levels of fear after total knee arthroplasty. As a result, pain and function immediately post-operative might improve, leading to a decrease in length of hospital stay. Although during the last decades the duration of hospital stay is significantly reduced, this study shows that this can be improved when taking into account the contribution of psychological factors such as pain catastrophizing.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».