Identification of pain-related psychological risk factors for the development and maintenance of pediatric chronic postsurgical pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The goals of this study were to examine the trajectory of pediatric chronic postsurgical pain (CPSP) over the first year after surgery and to identify acute postsurgical predictors of CPSP. METHODS: Eighty-three children aged 8-18 years (mean 13.8, standard deviation 2.4) who underwent major orthopedic or general surgery completed pain and pain-related psychological measures at 48-72 hours, 2 weeks (pain anxiety and pain measures only), and 6 and 12 months after surgery. RESULTS: Results showed that 1 year after surgery, 22% of children developed moderate to severe CPSP with minimal functional disability. Children who reported a Numeric Rating Scale pain-intensity score ≥ 3 out of 10 two weeks after discharge were more than three times as likely to develop moderate/severe CPSP at 6 months and more than twice as likely to develop moderate/severe CPSP at 12 months than those who reported a Numeric Rating Scale pain score < 3 (6-month relative risk 3.3, 95% confidence interval 1.2-9.0 and 12-month relative risk 2.5, 95% confidence interval 0.9-7.5). Pain unpleasantness predicted the transition from acute to moderate/severe CPSP, whereas anxiety sensitivity predicted the maintenance of moderate/severe CPSP from 6 to 12 months after surgery. CONCLUSIONS: This study highlights the prevalence of pediatric CPSP and the role played by psychological variables in its development/maintenance. Risk factors that are associated with the development of CPSP are different from those that maintain it.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».