Opioid-use disorder and reported pain after spine surgery: Risk-group patterns in cognitive-appraisal processes in a longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: As spinal disorders cause significant pain over an extended period, prolonged opioid use could lead to an increased risk of opioid-use disorder (OUD) over recovery. This study examined cognitive-appraisal processes as potential moderators of OUD-risk, after adjusting for demographic and clinical factors. Methods: -Short Form assessed cognitive-appraisal processes. Three self-report items on reported opioid use before and after surgery enabled dividing the sample into OUD risk groups, and patient medical records captured mention of presurgical opioid use and dependency concerns to validate our OUD risk classification. Regression models examined reported pain at 3 months, with independent variables of appraisal at presurgery, 3-months postsurgery, and change in appraisal; and OUD-risk group-by-appraisal interactions, after covariate adjustment. The Benjamini-Hochberg procedure reduced the false-discovery rate. Results: The OUD risk classification was validated. Baseline (presurgery) cognitive-appraisal processes moderated reported pain at 3-months postsurgery as a function of OUD risk in some areas. Notably, reported pain was lower among high-OUD risk patients who endorsed at presurgery more problem-resolution goals. In contrast, reported pain at 3 months was higher among low-OUD risk patients who endorsed at presurgery more problem-resolution goals. However, cognitive-appraisal processes at 3 months or change in appraisal did not moderate the relationship between OUD-risk group and pain. Conclusions: Cognitive-appraisal processes at presurgery moderated the OUD-risk groups' experience of pain at 3 months postsurgery. For high OUD-risk patients, more goals were associated with less pain, whereas the opposite was true for low-risk patients. The group differences for presurgery appraisal may be useful targets of early cognitive and mindfulness interventions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».