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Enregistrement W4283695274 · doi:10.2196/37104

Long-Term Postoperative Pain Prediction Using Higher-Order Singular Value Decomposition of Intraoperative Physiological Responses: Prospective Cohort Study

2022· article· en· W4283695274 sur OpenAlexvenueno aff
Raheleh Baharloo, José C. Prı́ncipe, Parisa Rashidi, Patrick Tighe

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésMultivariate statisticsMedicineMultivariate analysisSingular value decompositionProspective cohort studyCohortNociceptionTerm (time)AnesthesiaSurgeryInternal medicineArtificial intelligenceMathematicsStatisticsComputer scienceReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Long-term postoperative pain (POP) and patient responses to pain relief medications are not yet fully understood. Although recent studies have developed an index for the nociception level of patients under general anesthesia based on multiple physiological parameters, it remains unclear whether these parameters correlate with long-term POP outcomes. OBJECTIVE: This study aims to extract unbiased and interpretable descriptions of how the dynamics of physiological parameters change over time and across patients in response to surgical procedures and intraoperative medications using a multivariate-temporal analysis. We demonstrated that there is an association (correlation) between the main features of intraoperative physiological responses and long-term POP, which has a predictive value, even without claiming causality. METHODS: We proposed a complex higher-order singular value decomposition method to accurately decompose patients' physiological responses into multivariate structures evolving over time. We used intraoperative vital signs of 175 patients from a mixed surgical cohort to extract three interconnected, low-dimensional, complex-valued descriptions of patients' physiological responses: multivariate factors, reflecting subphysiological parameters; temporal factors, reflecting common intrasurgery temporal dynamics; and patients' factors, describing interpatient changes in physiological responses. RESULTS: Adoption of the complex higher-order singular value decomposition method allowed us to clarify the dynamic correlation structure included in the intraoperative physiological responses. Instantaneous phases of the complex-valued physiological responses of 242 patients within the subspace of principal descriptors enabled us to discriminate between mild and not-mild (moderate-severe) levels of pain at postoperative days 30 and 90. Following rotation of physiological responses before projection to align with the common multivariate-temporal dynamic, the method achieved an area under curve for postoperative day 30 and 90 outcomes of 0.81 and 0.89 for thoracic surgery, 0.87 and 0.83 for orthopedic surgery, 0.87 and 0.88 for urological surgery, 0.86 and 1 for colorectal surgery, 1 and 1 for transplant surgery, and 0.83 and 0.92 for pancreatic surgery, respectively. CONCLUSIONS: By categorizing patients into different surgical groups, we identified significant surgery-related principal descriptors. Each of them potentially encodes different surgical stimulation. The dynamics of patients' physiological responses to these surgical events were linked to long-term POP development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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