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Enregistrement W4404277358 · doi:10.1002/micr.31260

The Impact of Depression and Anxiety Comorbidities on Acute Postoperative Pain After <scp>DIEP</scp> Flap Breast Reconstruction

2024· article· en· W4404277358 sur OpenAlexaboutno aff
Carol Wang, Megan Tang, Reanna Shah, Jamie Frost, Esther Kim, Peter Shamamian, Olachi Oleru, Nargiz Seyidova, Peter W. Henderson, Peter J. Taub

Notice bibliographique

RevueMicrosurgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesGeorgia Clinical and Translational Science Alliance
Mots-clésMedicineAnxietyDepression (economics)DIEP flapOpioidComorbidityHospital Anxiety and Depression ScaleBreast reconstructionBreast cancerInternal medicineMcGill Pain QuestionnaireAnesthesiaPsychiatryVisual analogue scaleCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression and anxiety have a complex association with opioid dependence, though their impact on acute postoperative pain is unclear. The present study investigated the impact of depression and anxiety on acute postoperative pain and opioid requirements following deep inferior epigastric perforator (DIEP) flap breast reconstruction. METHODS: Patients receiving DIEP flap breast reconstruction were retrospectively identified from 2019 to 2023. Patients were classified into the psychiatric comorbidity (PC) group based on a history of depression or anxiety diagnoses, or the control group. Pain (0-10 Numerical Rating Scale [NRS]) scores and cumulative inpatient opioid requirements (in morphine milli-equivalents [MMEs]) were compared between groups. Linear regression analysis assessed the association of psychiatric comorbidities with pain outcomes. RESULTS: In total, 557 patients were included, of which 11.4% reported a psychiatric history. The PC group was younger (50.0 vs. 52.7 years, p = 0.032) and more frequently reported current marijuana use (15.6% vs. 4.3%, p = 0.001) and former smoking (51.6% vs. 24.5%, p < 0.001). The PC group had higher mean (2.5 vs. 2.0, p < 0.001) and maximum pain scores (8.6 vs. 7.8, p = 0.003) than the control group, which corresponded to higher opioid requirements (256 vs. 223 MMEs, p = 0.041). Psychiatric comorbidities were associated with higher average and maximum pain scores (p < 0.01) while current marijuana use was associated with higher opioid requirements (p = 0.033). CONCLUSION: Patients with depression or anxiety comorbidities tended to have greater acute postoperative pain and opioid consumption. Marijuana use was also more prevalent, potentially exacerbating pain outcomes, and risk of opioid dependence. These findings will inform patient discussions and targeted interventions to mitigate opioid misuse.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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