Characteristics and Perioperative Risk Factors for Persistent Pain after Breast Cancer Surgery: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Persistent pain is a common complication after breast cancer surgery. We sought to determine the characteristics of persistent pain after breast cancer surgery and identify perioperative risk factors associated with its development. Methods: This prospective cohort study uses data from a prior randomized controlled trial of 100 patients undergoing breast cancer surgery. Patients were assessed on the presence and characteristics of pain at 3 months after surgery. Baseline and perioperative data were explored for potential associations with persistent pain in univariate and multivariate logistic regression models. Results: Fifty-three percent of patients reported persistent pain 3-months after surgery. Pain was primarily located in the axilla, chest, and shoulder, with the vast majority of patients with pain (96.2%) reporting a neuropathic pain feature. The mean intensity of pain was 2.5 (standard deviation [SD] 2.4, on a 0 to 10 pain scale) and persistent pain was associated with worse quality of life scores (p = 0.004) and increased use of analgesics (p = 0.015). Variables found to be associated with persistent pain in our univariable and multivariable-adjusted analyses were preoperative employment (OR 2.70, 95% CI 1.04–9.66, p = 0.042), acute postoperative pain during movement (OR 1.63, 95% CI 1.06–2.51, p = 0.027), and adjuvant chemotherapy (OR 3.30, 95% CI 1.19 to 9.15, p = 0.022). Conclusions: Persistent pain after breast cancer surgery is neuropathic and is associated with reduced quality of life and increased analgesic need. Future research should focus on perioperative interventions to reduce acute postoperative pain and consideration of modified adjuvant chemotherapy regimens to address modifiable risk factors and potentially reduce the incidence of persistent pain after breast cancer surgery.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».