Genetic risk factors for chronic postsurgical pain in children
Notice bibliographique
Résumé
Genetic risk factors for chronic postsurgical pain in adults have been established, but little is known whether the same associations exist in children. It is even less clear how much influence single nucleotide polymorphisms can exert on the phenotypic expression of chronic postsurgical pain in children in general. To this effect, a search was made for original articles which met the following criteria: evaluation of postsurgical pain in children with known genetic mutations or, conversely, evaluation of atypical pain trajectories of postsurgical children assessing for possible genetic mutations that may explain the phenotype. All titles and abstracts retrieved were reviewed for suitability for inclusion. The references of the selected articles were also checked for additional relevant papers. To assess the transparency and quality of the genetic studies both STrengthening the REporting of Genetic Association studies scores and Q-Genie scores were applied. Overall, there is a paucity of information regarding the link between genetic mutations and eventual chronic postsurgical pain development although there is some information on acute postoperative pain. Evidence has shown that the contribution of genetic risk factors to chronic postsurgical pain development appears to be minor, with its clinical relevance yet to be described. More advanced techniques in systems biology (proteomics, transcriptomics) suggest promising avenues for investigating the disease.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».