Cold pain hypersensitivity predicts trajectories of pain and disability after low back surgery: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Improving the ability to predict persistent pain after spine surgery would allow identification of patients at risk and guide treatment decisions. Quantitative sensory tests (QST) are measures of altered pain processes, but in our previous study, preoperative QST did not predict pain and disability at single time-points. Trajectory analysis accounts for time-dependent patterns. We hypothesized that QST predict trajectories of pain and disability during 1 year after low back surgery. We performed a trajectory analysis on the cohort of our previous study (n = 141). Baseline QST included electrical, pressure, heat, and cold stimulation of the low back and lower extremity, temporal summation, and conditioned pain modulation. Pain intensity and Oswestry Disability Index were measured before, and 2, 6, and 12 months after surgery. Bivariate trajectories for pain and disability were computed using group-based trajectory models. Multivariable regressions were used to identify QST as predictors of trajectory groups, with sociodemographic, psychological, and clinical characteristics as covariates. Cold pain hypersensitivity at the leg, not being married, and long pain duration independently predicted worse recovery (complete-to-incomplete, incomplete-to-no recovery). Cold pain hypersensitivity increased the odds for worse recovery by 3.8 (95% confidence intervals 1.8-8.0, P < 0.001) and 3.0 (1.3-7.0, P = 0.012) in the univariable and multivariable analyses, respectively. Trajectory analysis, but not analysis at single time-points, identified cold pain hypersensitivity as strong predictor of worse recovery, supporting altered pain processes as predisposing factor for persisting pain and disability, and a broader use of trajectory analysis. Assessment of cold pain sensitivity may be a clinically applicable, prognostic test.
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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 | 0,020 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».