Toward a phenomic analysis of chronic postsurgical pain following cardiac surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite the same surgical approach, up to 40% of patients develop chronic postsurgical pain (CPSP) following cardiac surgery, whereas the rest are chronic pain free. This variability suggests that CPSP is controlled partially through genetics, but the genes for CPSP are largely unknown.Aims The aim of this study was to identify potential CPSP phenotypes by comparing patients who developed CPSP following cardiac surgery vs. those who did not.Methods A research ethics board–approved, cross-sectional study of post–cardiac surgery pain was conducted at Toronto General Hospital from 2011 to 2015. Patients were recruited to complete a short survey of chronic pain scores and the Short-Form McGill Pain Questionnaire–2. A subset of patients completed a longer survey of eight validated pain phenotyping questionnaires and/or four psychophysical assessments. All surveys and psychophysical testing were conducted after surgery. Patients were stratified by presence of chronic pain and groups were compared using descriptive statistics.Results Six hundred forty-three patients completed the short form survey. The mean postsurgery assessment time was 41.5 (SD = ±25.1) months. Over a quarter (27.8%) reported CPSP at the chest as a consequence of their surgery. Of patients reporting CPSP, 46.6% reported mild pain (0–3), 35.8% reported moderate pain (4–7), and 17.6% reported severe pain (7–10) in accordance with the numerical rating scale. Patients with moderate and/or severe CPSP were younger, had a greater body mass index, and had higher anxiety sensitivity, pain catastrophizing, and somatization scores.Conclusions Chronic pain levels after cardiac surgery are associated with anxiety, catastrophizing, and sensory abnormalities in body parts outside the field innervated by injured nerves, indicating the presence of widespread central sensitization to incoming sensory inputs from intact nerves.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».