Prognostic factors of chronic postsurgical pain in children and adolescents: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 28% of children and adolescents undergoing major surgery develop chronic postsurgical pain (CPSP; pain persisting>3 months). A previous review attempted to investigate biopsychosocial prognostic factors for pediatric CPSP; however, due to lack of data, no meta-analytic techniques were employed. Since that review, numerous studies have investigated risk/protective factors that fall within an Interpersonal Fear Avoidance Model for CPSP, thus warranting a reinvestigation of prognostic factors. OBJECTIVE: This systematic review and meta-analysis aimed to examine prognostic factors, measurement tools applied, and their effect on the development of CPSP. EVIDENCE REVIEW: Prospective, observational studies examining prognostic factors of pediatric CPSP using validated self-report measures were included. 4884 unique publications were screened and 15 met inclusion criteria. FINDINGS: The pooled effect size for the association between presurgical child pain intensity and the presence of child CPSP was significant, OR=0.540 (95% CI=0.184 to 0.894). Child anxiety, child pain-related anxiety, and parent pain catastrophizing were not significant prognostic factors for child CPSP. Using Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation, the certainty in prognostic estimates was moderate. Risk of bias using Quality in Prognostic Study tool ranged from low to moderate. CONCLUSIONS: Presurgical pain was the only presurgical risk factor at the meta-analytic level that significantly predicted pediatric CPSP, highlighting the importance of prioritizing pain management throughout the perioperative experience, starting before surgery. Depressive symptoms and sleep disturbance were the two potential risk/protective factors that were unable to be assessed due to insufficient data or use of an unvalidated measure indicating a critical need for future research. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022306340.
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 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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».