Chronic postsurgical pain and transitional pain services: a narrative review highlighting European perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/IMPORTANCE: Chronic postsurgical pain (CPSP) is a significant, often debilitating outcome of surgery, impacting patients' quality of life and placing a substantial burden on healthcare systems worldwide. CPSP (pain persisting for more than 3 months postsurgery) leads to both physical and psychological distress. Recognized as a distinct chronic pain entity in International Classification of Diseases, 11th Revision, CPSP enables better reporting and improved management strategies. Despite advancements in surgical care, CPSP remains prevalent, affecting 5%-85% of patients, with higher rates following thoracotomies, amputations, mastectomies and joint replacements. OBJECTIVE: The acute to chronic pain transition involves complex interactions between peripheral and central mechanisms, with central sensitization playing a key role. Identifying high-risk patients is crucial for prevention, with factors such as surgical type, nerve injury, neuropathic elements in acute postoperative pain, and psychosocial conditions being significant contributors. EVIDENCE REVIEW: Current pain management strategies, including multimodal therapy and regional anesthesia, show limited effectiveness in preventing CPSP. Neuromodulation interventions, though promising, are not yet established as preventive modalities. FINDINGS: Transitional pain services (TPSs) offer a comprehensive, multidisciplinary approach to managing CPSP and reducing opioid dependence, addressing both physical and psychosocial aspects of functional recovery. While promising results have been seen in Canada and Finland, TPSs are not yet widely implemented in Europe. There is also growing interest in pain biomarkers, through initiatives such as the A2CPS program, aiming to improve CPSP prediction and develop targeted interventions. CONCLUSIONS: Future research should focus on large-scale studies integrating various factors to facilitate CPSP prediction, refine prevention strategies and reduce its long-term impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».