Effects of psychological distress on the general health to self-reported pain and function outcome relationship in knee arthroplasty: A causal mediation study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: We examined two potential causal pathways that could be intervention targets to enhance knee arthroplasty outcomes. Data from a no-effect trial of persons with moderate to high pain catastrophizing were used to determined whether pain catastrophizing, depressive symptoms causally mediate the effect of preoperative general health on postoperative knee pain and functional difficulty. Methods: We used natural-effects models to conduct causal mediation analyses using the preoperative dichotomized EQ-5D-5L general health measure as the exposure, 2-month postoperative pain catastrophizing, depressive symptoms, and localized knee pain as potential mediators, and 12-month dichotomized Western Ontario and McMaster's University Osteoarthritis Index (WOMAC) Pain and Function scores reflecting good versus poor outcome as the outcomes. Results: Estimates of the indirect (mediating) effect suggested that pain catastrophizing mediated the effect of preoperative general health on 12-month WOMAC pain score by increasing odds of a good outcome by 8% (natural indirect effect odds ratio = 1.08, 95% CI: 0.88, 1.29). The direction of mediating effects and their magnitude were similar for depressive symptoms; Sensitivity analyses suggested similar magnitudes and mediating effects to those reported for the main analyses. Conclusions: Our findings suggested that pain catastrophizing and depressive symptoms have a mediating role on the effect of baseline general health on self-reported pain and function outcomes. These findings support the continued treatment of pain catastrophizing and depressive symptoms as viable targets for interventions to potentially enhance pain and function outcomes for patients with moderate to high levels of psychological distress prior to surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».