Prevalence and Risk Factors for Chronic Postsurgical Pain after Cardiac Surgery: A Single-center Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic postsurgical pain is a common complication of surgery. The role of psychologic risk factors like depression and anxiety is substantially understudied in cardiac surgery. This study sought to identify perioperative factors associated with chronic pain at 3, 6, and 12 months after cardiac surgery. The authors hypothesize that baseline psychologic vulnerabilities have a negative influence on chronic postsurgical pain. METHODS: The authors prospectively collected demographic, psychologic, and perioperative factors in a cohort of 1,059 patients undergoing cardiac surgery at the Toronto General Hospital between 2012 and 2020. Patients were followed and completed chronic pain questionnaires at 3, 6, and 12 months after surgery. RESULTS: The study included 767 patients who completed at least one follow-up questionnaire. The incidence of postsurgical pain (more than 0 out of 10) at 3, 6, and 12 months after surgery was 191 of 663 (29%), 118 of 625 (19%), and 89 of 605 (15%), respectively. Notably, among patients reporting any pain, the incidence of pain compatible with a neuropathic phenotype increased from 56 of 166 (34%) at 3 months to 38 of 97 (39%) at 6 months and 43 of 67 (64%) at 12 months. Factors associated with postsurgical pain scores at 3 months include female sex, pre-existing chronic pain, previous cardiac surgery, preoperative depression, baseline pain catastrophizing scores, and moderate-to-severe acute pain (4 or more out of 10) within 5 postoperative days. CONCLUSIONS: Nearly one in three patients undergoing cardiac surgery reported pain at 3 months of follow-up, with approximately 15% reporting persistent pain at 1 yr. Female sex, pre-existing chronic pain, and baseline depression were associated with postsurgical pain scores across all three time periods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».