Risk factors for persistent pain after breast and thoracic surgeries: a systematic literature review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Persistent postsurgical pain (PPSP) is common after breast and thoracic surgeries. Understanding which risk factors consistently contribute to PPSP will allow clinicians to apply preventive strategies, as they emerge, to high-risk patients. The objective of this work was to systematically review and meta-analyze the literature on risk factors of PPSP after breast and thoracic surgeries. A systematic literature search using Ovid Medline, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Embase, PsycINFO, and Scopus databases was conducted. Study screening with inclusion and exclusion criteria, data extraction, and risk of bias assessment was performed independently by 2 authors. The data for each surgical group were analyzed separately and meta-analyzed where possible. The literature search yielded 5584 articles, and data from 126 breast surgery and 143 thoracic surgery articles were considered for meta-analysis. In breast surgery, younger age, higher body mass index, anxiety, depression, diabetes, smoking, preoperative pain, moderate to severe acute postoperative pain, reoperation, radiotherapy, and axillary lymph node dissection were the main factors associated with higher risk of PPSP. In thoracic surgery, younger age, female sex, hypertension, preoperative pain, moderate to severe acute postoperative pain, surgical approach, major procedure, and wound complications were associated with PPSP. This systematic review demonstrated certain consistent risk factors of PPSP after breast and thoracic surgeries, as well as identified research gaps. Understanding the factors that increase susceptibility to PPSP can help selectively allocate resources to optimize perioperative care in high-risk patients and help develop targeted, risk-stratified interventions for PPSP prevention.
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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 | 0,014 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».