Modeling the transition from acute to chronic postsurgical pain in youth: A narrative review of epidemiologic, perioperative, and psychosocial factors
Notice bibliographique
Résumé
A growing number of studies have identified high rates of pediatric chronic postsurgical pain (CPSP) after major surgery. Pediatric CPSP is associated with pain-related distress and comorbid mental health outcomes, such as anxiety and depression. From a biopsychosocial perspective, youth factors, such as genetics, epigenetics, sex, presurgical pain, sleep, anxiety, and pain catastrophizing, as well as parent factors, such as cognitive appraisals of their child's pain expression and pain catastrophizing, converge and lead to chronic pain disability. A comprehensive and testable psychosocial model of the transition from acute to chronic pediatric postsurgical pain has not been developed. This narrative review begins by evaluating the epidemiology and trajectories of pediatric CPSP and moves on to examine the more influential psychosocial models that have been proposed to understand the development of pediatric CPSP. Much of the literature to date has been conducted on adolescents undergoing spinal fusion. To conceptualize the transition from acute to chronic pain in youth, a combined diathesis-stress and interpersonal fear avoidance model is presented. Novel areas of future research include the potential influence that siblings and peers have on a youth's development of CPSP as well as the influence of gender.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».