Prevention of post‐dural puncture headache in parturients: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Post-dural puncture headaches (PDPHs) present an important clinical problem. We assessed methods to decrease accidental dural punctures (ADPs) and interventions to reduce PDPH following ADP. Multiple electronic databases were searched for randomised clinical trials (RCTs) of parturients having labour epidurals, in which the studied intervention could plausibly affect ADP or PDPH, and the incidence of at least one of these was recorded. Forty RCTs (n = 11,536 epidural insertions) were included, studying combined spinal-epidurals (CSEs), loss of resistance medium, prophylactic epidural blood patches, needle bevel orientation, ultrasound-guided insertion, epidural morphine, Special Sprotte needles, acoustic-guided insertion, administration of cosyntropin, and continuous spinal analgesia. The RCTs for CSE, loss of resistance medium, and prophylactic epidural blood patches were meta-analysed. Five methods reduced PDPH: prophylactic epidural blood patch {four trials, median quality score = 2, risk difference = -0.48 [95% confidence interval (CI): -0.88 to -0.086]}, lateral positioning of the epidural needle bevel upon insertion (one trial, quality score = 1), Special Sprotte needles [one trial, quality score = 5, risk difference = -0.44 (95% CI: -0.67 to -0.21)], epidural morphine [one trial, quality score = 4, risk difference = -0.36 (95% CI -0.59 to -0.13)], and cosyntropin [one trial, quality score = 5, risk difference = -0.36 (95% CI -0.55 to -0.16)]. Several methods potentially reduce PDPH. Special Sprotte needles, epidural morphine, and cosyntropin are thus far each supported by a single, albeit good quality trial. Prophylactic blood patches are supported by three trials, but these had flawed methodology. Mostly, trials were of limited quality, and further well-conducted, large studies are needed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».