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Enregistrement W4285780256 · doi:10.2147/jpr.s210594

<p>Pediatric Chronic Postsurgical Pain And Functional Disability: A Prospective Study Of Risk Factors Up To One Year After Major Surgery</p>

2019· article· en· W4285780256 sur OpenAlexafffund
Brittany N. Rosenbloom, M. Gabrielle Pagé, Lisa Isaac, Fiona Campbell, Jennifer Stinson, James G. Wright, Joel Katz

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensYork UniversityHospital for Sick ChildrenUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePhysical therapyIncidence (geometry)Prospective cohort studyPain catastrophizingChronic painAnesthesiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic postsurgical pain (CPSP) is a surgical complication associated with increased functional disability, psychological distress, and economic costs. The aims of this paper were to prospectively: (1) examine the incidence of CPSP 6 and 12 months after pediatric major surgery; (2) identify pain intensity and pain unpleasantness trajectories before, and up to 12 months after, surgery; (3) identify pre-operative factors that predict pain trajectory group membership; and (4) identify predictors of 12-month functional disability. Methods: This study followed 265 children aged 8–17 years at four time points (pre-surgical [T0], in-hospital [T1], 6 [T2] and 12 [T3] months after surgery). Children and parents completed pain and psychological questionnaires. In-hospital physical activity was monitored using actigraphy. Results and discussion: The incidence of moderate-to-severe CPSP at 6 and 12 months was 35% (95% CI 29.1% to 41.9%) and 38% (95% CI 32.4% to 45.1%), respectively. Three percent (95% CI 1.17% to 6.23%) and 4% (95% CI 1.45% to 6.55%) of children reported using opioids to manage pain at 6 and 12 months, respectively. Growth mixture modeling revealed a two-class trajectory model with a quadratic slope best fit the data for both pain intensity (Bayesian information criterion [BIC] = 3977.03) and pain unpleasantness (BIC = 3644.45) over the 12 months. Preoperative functional disability and cumulative in-hospital opioid consumption predicted pain intensity trajectories. Preoperative functional disability predicted pain unpleasantness trajectories. Preoperative functional disability (OR: 1.05, 95% CI: 1.01 to 1.09) and pain unpleasantness trajectories (OR: 2.59, 95% CI: 1.05 to 6.37) predicted 12-month moderate-to-severe functional disability. Conclusion: Pre-surgical functional disability is the only factor that predicts both 12-month functional disability and the course of pain intensity and pain unpleasantness ratings over the 12-month period. Keywords: pain, pediatrics, surgery, trajectory analysis, functional disability, anxiety, depression, parents

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations62
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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