Prevalence of postoperative pain after hospital discharge: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Assessment and management of postoperative pain after hospital discharge is very challenging. We conducted a systematic review to synthesize available evidence on the prevalence of moderate-to-severe postoperative pain within the first 1 to 14 days after hospital discharge. The previously published protocol for this review was registered in PROSPERO. MEDLINE and EMBASE databases were searched until November 2020. We included observational postsurgical pain studies in the posthospital discharge setting. The primary outcome for the review was the proportion of study participants with moderate-to-severe postoperative pain (eg, pain score of 4 or more on a 10-point Numerical Rating Scale) within the first 1 to 14 days after hospital discharge. This review included 27 eligible studies involving a total of 22,108 participants having undergone a wide variety of surgical procedures. The 27 studies included ambulatory surgeries (n = 19), inpatient surgeries (n = 1), both ambulatory and inpatient surgeries (n = 4), or was not specified (n = 3). Meta-analyses of combinable studies provided estimates of pooled prevalence rates of moderate-to-severe postoperative pain ranging from 31% 1 day after discharge to 58% 1 to 2 weeks after discharge. These findings suggest that moderate-to-severe postoperative pain is a common occurrence after hospital discharge and highlight the importance of future efforts to more effectively evaluate, prevent, and treat postsurgical pain in patients discharged from the hospital.
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 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 | 0,014 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».