Current Status and Future Directions of Pain-Related Outcome Measures for Post-Surgical Pain Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical trials remain vital in order to: A) develop new treatment interventions, and also, B) to guide optimal use of current interventions for the treatment and prevention of acute and chronic postsurgical pain. Measures of pain (e.g. intensity and relief) and opioid use have been validated for the settings of postsurgical pain and continue to effectively guide research in this field..Methods: This narrative review considers needs for innovation in postsurgical pain trial outcomes assessment.Results: Future improvements are needed and include: A) more widespread measurement of movement-evoked pain with validation of various procedure-relevant movemen-tevoked pain maneuvers; B) new validated analytical approaches to integrate early postoperative pain scores with opioid use; and, C) closer attention to the measurement of postoperative opioid use after hospital discharge. In addition to these traditional measures, consideration is being given to the use of new pain-relevant outcome domains that include: 1) other symptoms (e.g. nausea and vomiting), 2) recovery of physiological function (e.g. respiratory, gastrointestinal, genitourinary and musculoskeletal), 3) emotional function (e.g. depression, anxiety) and, 4) development of chronic postsurgical pain. Also, there is a need to develop pain-related domains and measures for evaluating both acute and chronic post-operative pain. Finally, evidence suggests that further needs for improvements in safety assessment and reporting in postsurgical pain trials is needed, e.g. by using an agreed upon, standardized collection of outcomes that will be reported as a minimum in all postsurgical pain trials.Conclusions: These proposed advances in outcome measurement methodology are expected to improve the success by which postsurgical pain trials guide improvements in clinical care and patient outcomes.
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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 | 0,486 | 0,492 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».