The effect of pain neuroscience education on chronic postsurgical pain after total knee arthroplasty: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Chronic postsurgical pain after total knee arthroplasty (TKA) is frequent and may be reduced by pain neuroscience education (PNE), teaching people about pain from a neurobiological perspective. This study investigated primarily the effectiveness of 2 individual sessions of PNE versus usual care on pain levels 3 months postoperatively in patients undergoing TKA. Secondary outcomes were physical functioning, stiffness, health-related quality of life, pain catastrophizing, attention to pain, and levels of anxiety and depression. METHODS: A prospective single-center, parallel-group randomized controlled trial was undertaken including patients aged 18 years or older scheduled for primary TKA. 68 patients were randomly assigned to PNE or usual care. The primary outcome was the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain score 3 months postoperatively. Outcomes were measured preoperatively, at 2 weeks (acute phase), and at 3 and 12 months postoperatively. RESULTS: We found no statistically significant difference (0.4 points; 95% confidence interval [CI] -1.7 to 2.4) in WOMAC pain scores 3 months after TKA between the PNE and control group. We found a statistically significant difference between the 2 groups for attention to pain at 3 months in favor of PNE (P = 0.02). CONCLUSION: This RCT showed that PNE was not superior to usual care in terms of reducing pain at 3 months after TKA. Attention to pain, as a secondary outcome, was significantly lower in the PNE group compared with usual care. Other secondary outcome measures showed no significant differences.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».