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Enregistrement W2334841864 · doi:10.5812/aapm.36461

Evaluating Persistent Postoperative Pain in One Tertiary Hospital: Incidence, Quality of Life, Associated Factors, and Treatment

2016· article· en· W2334841864 sur OpenAlexaboutno aff
Luís Guimarães‐Pereira, Inês Valdoleiros, Pedro Reis, F. Abelha

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology and Pain Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)KowsarQuality of life (healthcare)Tertiary levelTertiary careSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Persistent postoperative pain (PPP) is defined as persistent pain after surgery of greater than three months' duration. OBJECTIVES: Identify the incidence of PPP in our hospital and its associated factors; evaluate quality of life (QoL) and treatment of patients. PATIENTS AND METHODS: We conducted an observational prospective study in adults proposed to various types of surgery using the brief pain inventory short form preoperatively (T0), one day after surgery, and three months later (T3). If the patient had pain at T3 and other causes of pain were excluded, they were considered to have PPP, and the McGill Pain Questionnaire Short Form was applied. QoL was measured with the EuroQol 5-dimension questionnaire (EQ-5D). RESULTS: One hundred seventy-five patients completed the study. The incidence of PPP was 28%, and the affected patients presented lower QoL. The majority referred to a moderate to severe level of interference in their general activity. Cholecystectomies were less associated with PPP, and total knee/hip replacements were more associated with it. Preoperative pain, preoperative benzodiazepines or antidepressants, and more severe acute postoperative pain were associated with the development of PPP. Half of the patients with PPP were under treatment, and they refer a mean symptomatic relief of 69%. CONCLUSIONS: This study, apart from attempting to better characterize the problem of PPP, emphasizes the lack of its treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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