The relationship of pain severity with anxiety, depression, somatic symptoms, personality, and alexithymia in the early period after total knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aims to investigate the relationship between pain severity in the early postoperative period and preoperative psychometric factors in individuals undergoing total knee arthroplasty (TKA). Methods: This research was designed as a cross-sectional and descriptive study. Fifty participants undergoing TKA were inpatients at a private hospital's Orthopedics and Traumatology Clinic were included in the study. The same anesthesia protocol (spinal anesthesia) and the same surgical technique were performed on all patients. In data collection, Visual Analogue Scale (VAS), Beck Depression Inventory (BDI), Beck Anxiety Inventory (BAI), Somatic Amplification Scale (SAS), Toronto Alexithymia Scale (TAS), Eysenck Personality Questionnaire Revised-Abbreviated (EPQR-A), and Sociodemographic Data Form were used. Results:The mean age of the participants in the study was 64.80 ± 8.70 years, and 45 of the cases (90.0%) were women. Considering the Single Factor ANOVA Analysis, only psychoticism subscale scores were observed to be statistically significant in the change in VAS-Static scores. When all psychometric properties were controlled, the significant change in VAS-Dynamic scores was shown to continue at low effect. Conclusions: According to these findings, the psychoticism dimension was concluded to be more associated with an antisocial personality disorder or aggressive patients, and the high level of pain in these patients may be related to low levels of serotonin and cortisol from a neurobiological point of view.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».