Chronic postsurgical pain: From risk factor identification to multidisciplinary management at the Toronto General Hospital Transitional Pain Service
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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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».