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Enregistrement W4385606222 · doi:10.1016/j.xnsj.2023.100261

Impact of preoperative insomnia on poor postoperative pain control after elective spine surgery and the modified Calgary postoperative pain after spine surgery (MCAPPS) score

2023· article· en· W4385606222 sur OpenAlexaffabout
Michael Yang, Jay Riva-Cambrin, Jonathan W. Cunningham, Steven Casha

Notice bibliographique

RevueNorth American Spine Society Journal (NASSJ) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionPhysical therapyCohortElective surgeryProspective cohort studyBrief Pain InventoryOdds ratioSurgeryInternal medicineChronic pain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Approximately 30% to 64% of patients experience inadequate pain control following spine surgery. The Calgary postoperative pain after spine surgery (CAPPS) score was developed to identify this subset of patients. The impact of preoperative insomnia on postoperative pain control is unknown. This study aimed to investigate the relationship between preoperative insomnia and poor pain control after spine surgery, as well as improve the predictive accuracy of the CAPPS score. Methods: A prospective cohort study was conducted in patients undergoing elective spine surgery. Poor pain control was defined as a mean numeric rating scale pain score >4 at rest within the first 24-hours after surgery. Patients were evaluated using the CAPPS score, which included 7 prognostic factors. A multivariable logistic regression model was used to examine the association between preoperative insomnia severity index (ISI) and poor pain control, adjusting for the CAPPS score. The Modified CAPPS score was derived from this model. Results: Of 219 patients, 49.7% experienced poorly controlled pain. Prevalence of clinical insomnia (ISI≥15) was 26.9%. Preoperative ISI was independently associated with poor pain control (odds ratio [OR] 1.09, [95%CI=1.03-1.16], p=.004), after adjusting for the CAPPS score (OR 1.61, [95%CI=1.38-1.89], p<.001). The model exhibited good discrimination (c-statistics 0.80, [95%CI=0.74-0.86]) and calibration (Hosmer-Lemeshow chi-square=8.95, p=.35). The Modified CAPPS score also demonstrated good discrimination (c-statistic 0.78, [95%CI=0.72-0.84]) and calibration (Hosmer-Lemeshow chi-square=2.92, p=.57). Low-, high-, and extreme-risk groups stratified by the Modified CAPPS score had 17.3%, 49.1%, and 80.7% predicted probability of experiencing inadequate pain control compared to 32.0%, 64.0%, and 85.1% in the CAPPS score. Conclusions: Preoperative insomnia is prevalent and is a modifiable risk factor for poor pain control following spine surgery. Early identification and management of preoperative insomnia may lead to improved postoperative pain outcomes. Future external validation is needed to confirm the accuracy of the Modified CAPPS score.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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