Clinical factors and pre-surgical depression scores predict pain intensity in cardiac surgery patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe pain is prevalent in cardiac surgery patients and can increase cardiac complications, morbidity and mortality. The objectives of the study were to assess perioperative pain intensity and to assess predictors of pain post-cardiac surgery, including clinical characteristics and depression. METHODS: A total of 98 cardiac surgery patients were included in the study. Pain intensity was assessed using a Numerical Rating System. Pain was measured one day pre-operatively and recorded daily from Post-operative Day 2 to Day 7. Clinical data were recorded and depression scores were assessed using the Center for Epidemiological Study of Depression (CES-D). RESULTS: Pain intensity increased significantly during hospitalization from pre-operative levels, surging at 2 days post-operatively. Predictors of high pain intensity were high pre-operative CES-D scores, female gender, cardiac function, smoking and high body mass index (BMI). Significantly higher pre-operative CES-D scores were found in patients with severe pain compared to patients with no pain to moderate pain (18.23 ± 1.80 vs 12.84 ± 1.22, p = 0.01 pre-operatively). Patients with severe pain (NRS 7-10) had significantly higher levels of white blood cells (WBC) compared to patients with no pain-moderate pain (NRS 0-6), (p = 0.01). However, CES-D scores were only weakly correlated maximum WBC levels perioperatively. CONCLUSION: Pain intensity significantly increased following surgery, and was associated with depressive symptoms, female sex, cardiac function, BMI, and smoking. These factors may serve as a basis for identification and intervention to help prevent the transition from acute pain to chronic pain.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».