Early Factors Associated with the Development of Chronic Pain in Trauma Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify factors, available at the time of trauma admission, associated with the development of chronic pain to allow testing of preventive approaches. Methods: In a retrospective observational cohort study, we included all patients ≥ 18 years old admitted for injury in 57 adult trauma centers in the province of Quebec (Canada) between 2004 and 2014. Chronic pain was defined as follows: treated in a chronic pain clinic, diagnosed with chronic pain, or received at least 2 prescriptions of chronic pain medications 3 to 12 months postinjury. Results: A total of 95,134 patients were retained for analysis. Mean age was 59.8 years (±21.7), and 52% were men. The causes of trauma were falls (63%) and motor vehicle accidents (22%). We identified 14,518 patients (15.3%; 95% CI: 15.1-15.5) who developed chronic pain. After controlling for confounding factors, the variables associated with chronic pain were spinal cord injury (OR = 3.9; 95% CI: 3.4-4.6), disc-vertebra trauma (OR = 1.6; 95% CI: 1.5-1.7), history of alcoholism (OR = 1.4; 95% CI: 1.2-1.7), history of anxiety (OR = 1.4; 95% CI: 1.2-1.5), history of depression (OR = 1.3; 95% CI: 1.1-1.4), and being female (OR = 1.3; 95% CI: 1.2-1.3). The area under the receiving operating characteristic curve derived from the model was 0.80. Conclusions: We identified risk factors present on hospital admission that can predict trauma patients who will develop chronic pain. These factors should be prospectively validated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».