Chronic postsurgical pain: From risk factor identification to multidisciplinary management at the Toronto General Hospital Transitional Pain Service
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic postsurgical pain is a highly prevalent public health problem associated with substantial emotional, social, and economic costs.Aims: (1) To review the major risk factors for chronic postsurgical pain (CPSP); (2) to describe the implementation of the Transitional Pain Service (TPS) at the Toronto General Hospital, a multiprofessional, multimodal preventive approach to CPSP involving intensive, perioperative psychological, physical, and pharmacological management aimed at preventing and treating the factors that increase the risk of CPSP and related disability; and (3) to present recent empirical evidence for the efficacy of the TPS.Methods: The Toronto General Hospital TPS was specifically developed to target patients at high risk of developing CPSP. The major known risk factors for CPSP are perioperative pain, opioid use, and negative affect, including depression, anxiety, pain catastrophizing, and posttraumatic stress disorder–like symptoms. At-risk patients are identified early and provided comprehensive care by a multidisciplinary team consisting of pain physicians, advanced practice nurses, psychologists, and physical therapists.Results: Preliminary results from two nonrandomized, clinical practice–based trials indicate that TPS treatment is associated with improvements in pain, pain interference, pain catastrophizing, symptoms of anxiety and depression, and opioid use. Almost half of opioid-naïve patients and one in four opioid-experienced patients were opioid free by the 6-month point.Conclusions: These promising results suggest that the TPS benefits patients at risk of CPSP. A multicenter randomized controlled trial of the TPS in several Ontario hospitals is currently underway.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle