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Enregistrement W4391380793 · doi:10.1213/ane.0000000000006848

A Prospective Cohort Study of Acute Pain and In-Hospital Opioid Consumption After Cardiac Surgery: Associations With Psychological and Medical Factors and Chronic Postsurgical Pain

2024· article· en· W4391380793 sur OpenAlexaff
M. Gabrielle Pagé, Praveen Ganty, Dorothy Wong, Vivek Rao, James S. Khan, Karim S. Ladha, John G. Hanlon, Sarah Miles, Rita Katznelson, Duminda N. Wijeysundera, Joel Katz, Hance Clarke

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensYork UniversitySt. Michael's HospitalMount Sinai HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProspective cohort studyOpioidChronic painAcute painAnesthesiaCohortCohort studyEmergency medicinePhysical therapySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the association of acute pain intensity and opioid consumption after cardiac surgery with chronic postsurgical pain (CPSP) can facilitate implementation of personalized prevention measures to improve outcomes. The objectives were to (1) examine acute pain intensity and daily mg morphine equivalent dose (MME/day) trajectories after cardiac surgery, (2) identify factors associated with pain intensity and opioid consumption trajectories, and (3) assess whether pain intensity and opioid consumption trajectories are risk factors for CPSP. METHODS: Prospective observational cohort study design conducted between August 2012 and June 2020 with 1-year follow-up. A total of 1115 adults undergoing cardiac surgery were recruited from the preoperative clinic. Of the 959 participants included in the analyses, 573 completed the 1-year follow-up. Main outcomes were pain intensity scores and MME/day consumption over the first 6 postoperative days (PODs) analyzed using latent growth mixture modeling (GMM). Secondary outcome was 12-month CPSP status. RESULTS: Participants were mostly male (76%), with a mean age of 61 ± 13 years. Three distinct linear acute postoperative pain intensity trajectories were identified: "initially moderate pain intensity remaining moderate" (n = 62), "initially mild pain intensity remaining mild" (n = 221), and "initially moderate pain intensity decreasing to mild" (n = 251). Age, sex, emotional distress in response to bodily sensations, and sensitivity to pain traumatization were significantly associated with pain intensity trajectories. Three distinct opioid consumption trajectories were identified on the log MME/day: "initially high level of MME/day gradually decreasing" (n = 89), "initially low level of MME/day remaining low" (n = 108), and "initially moderate level of MME/day decreasing to low" (n = 329). Age and emotional distress in response to bodily sensations were associated with trajectory membership. Individuals in the "initially mild pain intensity remaining mild" trajectory were less likely than those in the "initially moderate pain intensity remaining moderate" trajectory to report CPSP (odds ratio [95% confidence interval, CI], 0.23 [0.06-0.88]). No significant associations were observed between opioid consumption trajectory membership and CPSP status (odds ratio [95% CI], 0.84 [0.28-2.54] and 0.95 [0.22-4.13]). CONCLUSIONS: Those with moderate pain intensity right after surgery are more likely to develop CPSP suggesting that those patients should be flagged early on in their postoperative recovery to attempt to alter their trajectory and prevent CPSP. Emotional distress in response to bodily sensations is the only consistent modifiable factor associated with both pain and opioid trajectories.

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)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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