Acute post surgical pain may result in chronic post surgical pain: A systemic review and meta analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Chronic post surgical pain (CPSP) occurres frequently (from 10% to 50%) and has serious effects on the mood and activities of patients. This study was designed to evaluate the relationship between acute post surgical pain and chronic post surgical pain. METHODS: Electronic search databases included PubMed, EMBASE, Cochrane database and web of science. 9-stars Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the quality of included studies. The odds ratio was used as a summary statistic index. Heterogeneity was assessed with I (2). RESULTS: We collected data from 4 case-control studies with or without chronic post surgical pain and compared those with patients who had acute post surgical pain or not. The age, sex was controlled as confounding factors. We collected 765 patients with chronic post surgical pain, of which 38.82% used to have acute post surgical pain. The risk ratio of patients with acute post surgical pain, as compared with no acute post surgical pain, was 3.10 for chronic post surgical pain (95% CI: 2.44, 3.96). CONCLUSION: Acute post surgical pain is a rick factor for chronic post surgical pain. We need to pay much attention to this phenomenon. However, more studies with high quality were still needed to confirm these findings.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».