Validation of the Calgary Postoperative Pain after Spine Surgery Score for Poor Postoperative Pain Control after Spine Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Calgary Postoperative Pain after Spine Surgery (CAPPS) score was developed to identify patients at risk of experiencing poorly controlled pain after spine surgery. The goal of this study was to independently validate the CAPPS score on a prospectively collected patient sample. METHODS: Poor postoperative pain control was defined as a mean numeric rating scale (NRS) for pain >4 at rest in the first 24 hours after surgery. Baseline characteristics in this study (validation cohort) were compared to those of the development cohort used to create the CAPPS score. Predictive performance of the CAPPS score was assessed by the area under the curve (AUC) and percentage misclassification for discrimination. A graphical comparison between predicted probability vs. observed incidence of poorly controlled pain was performed for calibration. RESULTS: Fifty-two percent of 201 patients experienced poorly controlled pain. The validation cohort exhibited lower depression scores and a higher proportion using daily opioid medications compared to the development cohort. The AUC was 0.74 [95%CI = 0.68-0.81] in the validation cohort compared to 0.73 [95%CI = 0.69-0.76] in the development cohort for the eight-tier CAPPS score. When stratified between the low- vs. extreme-risk and low- vs. high-risk groups, the percentage misclassification was 21.2% and 30.7% in the validation cohort, compared to 29.9% and 38.0% in the development cohort, respectively. The predicted probability closely mirrored the observed incidence of poor pain control across all scores. CONCLUSIONS: The CAPPS score, based on seven easily obtained and reliable prognostic variables, was validated using a prospectively collected, independent sample of patients.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».