F.4 Relationship between poor postoperative pain control and surgical outcomes after elective spine surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inadequate pain control after spine surgery is common, but its impact on long-term surgical outcomes has not been studied. Accordingly, this study aimed to investigate the relationship between poor postoperative pain control and surgical outcomes. Methods: Consecutive adult patients undergoing elective spine surgery were enrolled. Poor surgical outcome was defined as failure to achieve a minimal clinically important difference (MCID) of 30% improvement on the Oswestry Disability Index or Neck Disability Index at follow-up (3-months, 1-year, 2-years). Poor pain control was defined as a mean numeric rating scale score of >4 within 24-hours postoperatively. Univariable analyses followed by multivariable random-effects models were used, after adjusting for known risk factors that impact surgical outcomes. Results: 42.8% of 1305 patients failed to achieve MCID at follow-up. 56.9% had poor postoperative pain control. Poor pain control was independently associated with failure to achieve MCID (OR 2.15 [95%CI=1.42-3.25], p<0.001), after adjusting for age (p=0.15), sex (p=0.59), PHQ-9 score (p=0.030), ASA physical status >2 (p<0.001), ≥3 motion segment surgery (p=0.003), revision surgery (p=0.032), and follow-up time (p<0.001). Conclusions: Poor pain control 24-hours after elective spine surgery was an independent risk factor for poor surgical outcome. Perioperative strategies to improve pain control may lead to improved outcomes.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».