Use of Gabapentin for Perioperative Pain Control – a Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gabapentin, an anticonvulsant, has recently been suggested as an effective postoperative 'analgesic' agent. The objective of the present study was to examine the analgesic effectiveness, opioid-sparing effects and side effects associated with the use of gabapentin in a perioperative setting. METHODS: Following the Quality of Reporting of Meta-analyses recommendations, nine electronic databases until February 2006 were searched, without language restriction, for randomized controlled trials comparing gabapentin with control for postoperative pain control. Outcome measures, namely, 24 h cumulative opioid consumption, visual analogue scale pain scores and adverse effects, were expressed as odds ratios, ratio of means or weighted mean differences (as appropriate), which were aggregated under the fixed or random effects models. RESULTS: Gabapentin caused a 35% reduction in total opioid consumption over the first 24 h following surgery (ratio of means 0.65, 95% CI 0.59 to 0.72), a significant reduction in postoperative pain at rest (in the first 24 h) and with movement (at 2 h, 4 h and 12 h), regardless of whether treatment effects were expressed as ratios of means or weighted mean differences, and a reduction of vomiting (relative risk [RR] 0.73, 95% CI 0.56 to 0.95) and pruritus (RR 0.30, 95% CI 0.13 to 0.70). It was associated with a significant increase in dizziness (RR 1.40, 95% CI 1.06 to 1.84) and an increase in sedation of borderline significance (RR 1.65, 95% CI 1.00 to 2.74). CONCLUSION: Gabapentin improves the analgesic efficacy of opioids both at rest and with movement, reduces analgesic consumption and opioid-related adverse effects, but is associated with an increased incidence of sedation and dizziness.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».