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Enregistrement W4401213019 · doi:10.17816/ra624540

Pain after cesarean section: do we have reliable predictors? Scoping review

2024· article· en· W4401213019 sur OpenAlexaboutno aff
Nataliya V. Shindyapina, Dmitry V. Marshalov, Е. М. Шифман, Alexander V. Kuligin

Notice bibliographique

RevueRegional Anesthesia and Acute Pain Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy-related medical research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionPhysical therapySystematic reviewInclusion and exclusion criteriaPopulationCohortCohort studyCochrane LibraryChildbirthMEDLINEProspective cohort studyRandomized controlled trialPregnancySurgeryAlternative medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Every year, the number of publications devoted to the study of various tools for predicting the intensity of pain after cesarean section is growing, which necessitated the generalization and systematization of these data. OBJECTIVE: Our aim was to identify factors contributing to high-intensity pain after cesarean section (CS). MATERIALS AND METHODS: a scoping review based on the PRISMA for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) guidelines was conducted using PubMed, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Google Scholar. The search was performed using the following keywords: “predictors” OR “prediction” OR “forecasting” AND “cesarean section” AND “pain”) in Russian and English, last search date November 30, 2022. The inclusion criteria for the review were formulated using the PICOD method: (P) population: postpartum women; (I) intervention: CS surgery; (C) comparison: surgical approach, anesthesia method, psychological status, pain threshold, genetic characteristics; (O) outcomes: pain intensity scores, analgesic requirements; (D) study design: prospective/retrospective cohort studies. Exclusion criteria were as follows: lack of sufficient data or outcome of interest; duplicate publication; chronic pain; publications devoted to pain relief during childbirth or pain after other surgical interventions; lack of full-text version; reviews and meta-analyses. The quality of selected non-randomized cohort studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). RESULTS: 30 cohort studies were selected, involving 11,063 patients. Most studies were assigned an NOS score of 6 to 8, which was considered good quality. Two groups of factors were identified as predictors of the intensity of postoperative pain: factors associated with the characteristics of the patient (physical status, psychological status, individual pain threshold and pain tolerance, genetic characteristics) and factors associated with the characteristics of the operation and anesthesia. CONCLUSION: the scoping review allowed us to identify reliable factors predicting high-intensity pain after CS, which should be taken into account when planning anesthesiological care for patients.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,235
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,235
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0220,024
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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