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Enregistrement W4307180326 · doi:10.1017/cjn.2022.305

Validation of the Calgary Postoperative Pain after Spine Surgery Score for Poor Postoperative Pain Control after Spine Surgery

2022· article· en· W4307180326 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael Yang, Jay Riva-Cambrin, Jonathan W. Cunningham, Steven Casha

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCongress of Neurological Surgeons
Mots-clésMedicineCohortIncidence (geometry)Depression (economics)Physical therapyCohort studySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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