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Enregistrement W2160361051 · doi:10.1586/ern.09.20

Transition from acute to chronic postsurgical pain: risk factors and protective factors

2009· review· en· W2160361051 sur OpenAlexaff
Joel Katz, Ze’ev Seltzer

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Neurotherapeutics · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic painMedicineAnalgesicPsychosocialAcute painEpidemiologyPhysical therapyIntensive care medicineAnesthesiaPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most patients who undergo surgery recover uneventfully and resume their normal daily activities within weeks. Nevertheless, chronic postsurgical pain develops in an alarming proportion of patients. The prevailing approach of focusing on established chronic pain implicitly assumes that information generated during the acute injury phase is not important to the subsequent development of chronic pain. However, a rarely appreciated fact is that every chronic pain was once acute. Here, we argue that a focus on the transition from acute to chronic pain may reveal important cues that will help us to predict who will go on to develop chronic pain and who will not. Unlike other injuries, surgery presents a unique set of circumstances in which the precise timing of the physical insult and ensuing pain are known in advance. This provides an opportunity, before surgery, to identify the risk factors and protective factors that predict the course of recovery. In this paper, the epidemiology of chronic postsurgical pain is reviewed. The surgical, psychosocial, socio-environmental and patient-related factors that appear to confer a greater risk of developing chronic postsurgical pain are described. The genetics of chronic postsurgical pain are discussed with emphasis on known polymorphisms in human genes associated with chronic pain, genetic studies of rodent models of pain involving surgical approaches, the importance of developing accurate human chronic postsurgical pain phenotypes and the expected gains for chronic postsurgical pain medicine in the post-genomic era. Evidence is then reviewed for a preventive multimodal analgesic approach to surgery. While there is some evidence that chronic postsurgical pain can be minimized or prevented by an analgesic approach involving aggressive perioperative multimodal treatment, other studies fail to show this benefit. The transition of acute postoperative pain to chronic postsurgical pain is a complex and poorly understood developmental process, involving biological, psychological and social-environmental factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations769
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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