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Enregistrement W3110359078 · doi:10.1097/prs.0000000000007337

Psychological Characteristics, Female Sex, and Opioid Use Predict Acute Postoperative Pain in Patients Surgically Treated for Thumb Base Osteoarthritis: A Cohort Study

2020· article· en· W3110359078 sur OpenAlexaff
Robbert M. Wouters, Jarry T. Porsius, Mark J.W. van der Oest, Harm P. Slijper, J. Sebastiaan Souer, Ruud W. Selles, Joy C. MacDermid

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensHand and Upper Limb Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisPhysical therapyPain catastrophizingCohortOpioidChronic painVisual analogue scaleDepression (economics)AnesthesiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is unclear which factors predict acute postoperative pain in patients surgically treated for thumb base osteoarthritis. The authors investigated the influence of type of surgery, preoperative sociodemographics, preoperative patient-reported outcome measures, psychological characteristics, and postoperative opioid use on acute postoperative pain 24 hours postoperatively following surgery for thumb carpometacarpal osteoarthritis. In addition, preoperative and acute postoperative pain were compared. METHODS: In this prospective cohort study, 215 patients surgically treated for thumb carpometacarpal osteoarthritis were included. Data were collected in 16 clinics for hand surgery and therapy in The Netherlands. Hierarchical regression was used to identify whether type of surgery, preoperative sociodemographics, preoperative patient-reported outcome measures, psychological characteristics (including treatment credibility and expectations, illness perception, pain catastrophizing, anxiety, and depression), and postoperative opioid use predicted acute postoperative pain 24 hours postoperatively, measured using the Numeric Pain Rating Scale (range, 0 to 10). RESULTS: Female sex, opioid use, higher preoperative satisfaction with hand, and higher self-reported consequences and coherence predicted greater postoperative pain, with 31 percent explained variance in the final model including psychological factors. Mean postoperative Numeric Pain Rating Scale score was lower (5.1 ± 2.4) than preoperative pain, measured using visual analogue scales (during the past week, 6.7 ± 1.7; physical load, 7.5 ± 1.7) and the Michigan Hand Outcomes Questionnaire (6.4 ± 1.4; p < 0.001). CONCLUSIONS: Psychological factors, female sex, and opioid use enhance the prediction of acute postoperative pain beyond surgery type, preoperative sociodemographics, and patient-reported outcome measures. Female sex and opioid use were the strongest predictors, even after controlling for psychological factors. Future studies may investigate sex-based approaches and patient education for reducing acute postoperative pain. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Risk, II.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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