AAAPT Diagnostic Criteria for Acute Knee Arthroplasty Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The relationship between preexisting osteoarthritic pain and subsequent post-total knee arthroplasty (TKA) pain is not well defined. This knowledge gap makes diagnosis of post-TKA pain and development of management plans difficult and may impair future investigations on personalized care. Therefore, a set of diagnostic criteria for identification of acute post-TKA pain would inform standardized management and facilitate future research. METHODS: The Analgesic, Anesthetic, and Addiction Clinical Trial Translations, Innovations, Opportunities, and Networks (ACTTION) public-private partnership with the US Food and Drug Administration (FDA), the American Pain Society (APS), and the American Academy of Pain Medicine (AAPM) formed the ACTTION-APS-AAPM Pain Taxonomy (AAAPT) initiative to address this goal. A multidisciplinary work group of pain experts was invited to conceive diagnostic criteria and dimensions of acute post-TKA pain. RESULTS: The working group used contemporary literature combined with expert opinion to generate a five-dimensional taxonomical structure based upon the AAAPT framework (i.e., core diagnostic criteria, common features, modulating factors, impact/functional consequences, and putative mechanisms) that characterizes acute post-TKA pain. CONCLUSIONS: The diagnostic criteria created are proposed to define the nature of acute pain observed in patients following TKA.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».