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Enregistrement W7109463274

髂筋膜阻滞在髋关节骨性关节炎患者术后镇痛中的诊断价值及其对炎性因子的影响

2025· article· zh· W7109463274 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Languezh
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisAseptic necrosisContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

目的研究旨在评估髂筋膜阻滞在髋关节置换术后的镇痛效果及其对炎性因子变化和术后功能恢复的影响,并探讨炎性因子与疼痛、功能恢复之间的相关性。方法本研究纳入了74例接受髋关节置换术的患者,所有患者在麻醉恢复期接受髂筋膜阻滞,术后分别在第1、3、7天测量视觉模拟评分(Visual Analog Scale,VAS),并采集血样分析白介素-6(Interleukin-6,IL-6)、肿瘤坏死因子-α(Tumor Necrosis Factor-alpha,TNF-α)和C-反应蛋白(C-Reactive Protein,CRP)等炎性因子水平。同时,评估患者在术后1个月、3个月、6个月和12个月的功能恢复情况,使用哈里斯髋关节评分(Harris Hip Score,HHS)和西安大略大学和麦克马斯特大学骨关节炎指数(Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index,WOMAC)。通过统计学方法分析炎性因子与疼痛、功能恢复的显著性及相关性,利用AUC值评估炎性因子在预测术后疼痛和功能恢复中的效果。采用Logistic回归分析评估炎性因子对术后疼痛缓解和功能恢复的预测能力。结果术后1、3、7天,患者疼痛评分显著下降,表明髂筋膜阻滞具有有效的镇痛作用(<italic>P</italic>&lt;0.05)。炎性因子(IL-6、TNF-α、CRP)水平在术后各时间点均呈显著下降趋势(<italic>P</italic>&lt;0.05)。炎性因子水平与疼痛评分及术后功能恢复评分之间存在显著负相关,提示炎性反应的缓解可能有助于疼痛缓解和功能恢复。通过AUC分析,IL-6和TNF-α在术后疼痛预测中表现出较高的预测效能,AUC值分别为0.85和0.88,具有较好的临床应用价值。Logistic回归分析显示,术后IL-6(<italic>OR</italic>=1.15,95%<italic>CI</italic>:1.05~1.25)和TNF-α(<italic>OR</italic>=1.12,95%<italic>CI</italic>:1.03~1.22)是影响术后疼痛缓解和功能恢复的独立预测因子,且二者对术后疼痛的预测具有显著的统计学意义(<italic>P</italic>&lt;0.05)。结论髂筋膜阻滞能够显著改善髋关节置换术后的疼痛控制,并通过降低炎性因子水平促进功能恢复。炎性因子与疼痛、功能恢复具有显著相关性,且IL-6和TNF-α在术后疼痛的预测中具有较高的AUC值,表明其在术后恢复中的潜在预测作用。Logistic回归分析进一步验证了IL-6和TNF-α在预测术后疼痛缓解和功能恢复方面的独立性和重要性,提示炎性因子的监测可能为术后疼痛管理提供新的方向。

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1000,001

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.

Tête enseignante Opus0,356
Tête enseignante GPT0,649
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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