Analysis of ralated factors of chronic post surgical pain of video assisted thoracic surgery
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the incidence of chronic postsurgical pain (CPSP) of video assisted thoracic surgery (VATS) and its influencing factors. Methods Totally 216 patients who received elective VATS in a class Ⅲ grade A hospital between January and June 2016 were selected by convenience sampling. Their pain level was assessed with Visual Analogue Scale (VAS) in 1 to 3 days after surgery. The patients were then investigated with Simplified McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) in 1 to 3 months after surgery, with the features of CPSP analyzed and 11 related risk factors statistically analyzed. Results The incidence of CPSP in 3 months after surgery in the 199 patients who received follow-up visits was 49.20%, of which 18.37% suffered moderate pain, and 32.65% felt constant pain. Age (OR=2.16) and pain level in 1-3 days after surgery (OR=2.25) were independent risk factors to CPSP (P<0.05) . Conclusions CPSP occurred in a certain proportion of patients who received VATS. Actively and effectively controlling acute post surgical pain in especially young patients may help to reduce the incidenc of CPSP. Key words: Pain, postsurgerical; Thoracic surgery; Thoracoscope; Risk factors
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».