Post-surgical contributors to persistent knee pain following knee replacement: The Multicenter Osteoarthritis Study (MOST)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Pain persistence following knee replacement (KR) occurs in ∼20-30% of patients. Although several studies have identified preoperative risk factors for persistent post-KR pain, few have focused on post-KR contributing factors. We sought to determine whether altered nociceptive signaling and other peripheral nociceptive drivers present post-operatively contribute to post-KR pain. Design: We included participants from the Multicenter Osteoarthritis Study who were evaluated ∼12 months after KR. We evaluated the relation of measures of pain sensitivity [pressure pain threshold (PPT), temporal summation (TS), and conditioned pain modulation (CPM)] and the number of painful body sites to post-KR WOMAC knee pain, and of the number of painful sites to altered nociceptive signaling using linear or logistic regression models, as appropriate. Results: 171 participants (mean age 69 years, 62% female) were included. TS was associated with worse WOMAC pain post-KR (β = 0.77 95% CI:0.19-1.35) and reduced odds of achieving patient acceptable symptom state (aOR = 0.54 95%CI:0.34-0.88). Inefficient CPM was also associated with worse WOMAC pain post-KR (β = 1.43 95% CI:0.15-2.71). In contrast, PPT was not associated with these outcomes. The number of painful body sites present post-KR was associated with TS (β = 0.05, 95% CI:0.01, 0.05). Conclusions: Post-KR presence of central sensitization and inefficient descending pain modulation was associated with post-KR pain. We also noted that presence of other painful body sites contributes to altered nociceptive signaling, and this may thus also contribute to the experience of knee pain post-KR. Our findings provide novel insights into central pain mechanisms and other peripheral pain sources contributing to post-KR persistent knee 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».