Preoperative cognitive–behavioral therapy for reducing pain catastrophizing and improving pain outcomes after total knee replacement: a randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cognitive-behavioral therapy (CBT) can reduce preoperative pain catastrophizing and may improve postsurgical pain outcomes. We hypothesized that CBT would reduce pain catastrophizing more than no-CBT controls and result in improved pain outcomes. METHODS: The study was a randomized controlled trial of patients undergoing elective total knee arthroplasty between January 2013 and March 2020. In phase 1, the change in pain catastrophizing scores (PCS) among 4-week or 8-week telehealth, 4-week in person and no-CBT sessions was compared in 80 patients with a PCS >16. In phase 2, the proportion of subjects that achieved a 3-month decrease in Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) pain subscale >4 following 4-week telehealth CBT with no-CBT controls were compared in 80 subjects. RESULTS: In phase 1, 4-week telehealth CBT had the highest completion rate 17/20 (85%), demonstrated an adjusted median reduction in PCS of -9 (95% CI -1 to -14, p<0.01) compared with no-CBT and was non-inferior to 8-week telehealth CBT at a margin of 2 (p=0.02). In phase 2, 29 of 35 (83%) in the 4-week telehealth CBT and 26 of 33 (79%) subjects in the no-CBT demonstrated a decrease in the WOMAC pain subscale >4 at 3 months, difference 4% (95% CI -18% to 26%, p=0.48), despite a median decrease in the PCS for the 4-week CBT and no-CBT group of -6 (-10 to -2, p=0.02). CONCLUSIONS: Our findings demonstrate that CBT interventions delivered prior to surgery in person or via telehealth can reduced PCS scores; however, this reduction did not lead to improved 3-month pain outcomes. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ClinicalTrials.gov (NCT01772329, registration date 21 January 2013).
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».