Psychological treatments for the management of postsurgical pain: a systematic review of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inadequately managed pain is a risk factor for chronic postsurgical pain (CPSP), a growing public health challenge. Multidisciplinary pain-management programs with psychological approaches, including cognitive behavioral therapy (CBT), acceptance and commitment therapy (ACT), and mindfulness-based psychotherapy, have shown efficacy as treatments for chronic pain, and show promise as timely interventions in the pre/perioperative periods for the management of PSP. We reviewed the literature to identify randomized controlled trials evaluating the efficacy of these psychotherapy approaches on pain-related surgical outcomes. MATERIALS AND METHODS: We searched Medline, Medline-In-Process, Embase and Embase Classic, and PsycInfo to identify studies meeting our search criteria. After title and abstract review, selected articles were rated for risk of bias. RESULTS: Six papers based on five trials (four back surgery, one cardiac surgery) met our inclusion criteria. Four papers employed CBT and two CBT-physiotherapy variant; no ACT or mindfulness-based studies were identified. Considerable heterogeneity was observed in the timing and delivery of psychological interventions and length of follow-up (1 week to 2-3 years). Whereas pain-intensity reporting varied widely, pain disability was reported using consistent methods across papers. The majority of papers (four of six) reported reduced pain intensity, and all relevant papers (five of five) found improvements in pain disability. General limitations included lack of large-scale data and difficulties with blinding. CONCLUSION: This systematic review provides preliminary evidence that CBT-based psychological interventions reduce PSP intensity and disability. Future research should further clarify the efficacy and optimal delivery of CBT and newer psychological approaches to PSP.
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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 | 0,019 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».