Reducing the Pain: A Systematic Review of Postdischarge Analgesia Following Elective Orthopedic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to determine which analgesic modalities used following discharge have the greatest efficacy in reducing postoperative pain after elective non-axial orthopedic surgery. DESIGN AND SETTING: A systematic review was conducted using the databases CENTRAL, MEDLINE, and EMBASE, as well as clinical practice guidelines databases and trial registries. Titles and abstracts were perused by two reviewers for randomized clinical trials in English fulfilling inclusion and exclusion criteria. Quality assessments, including the Oxford Quality Score, selective reporting, and sources of funding, were also performed. OUTCOME MEASURES: Pain intensity/relief, global patient evaluation, and use of rescue analgesia, as well as adverse events and withdrawals. RESULTS: 2,167 articles were retrieved and 23 articles were eligible for inclusion. They investigated analgesic modalities including alternative therapies (5); cyclooxygenase-2 inhibitors (3); nonselective, nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) (12); opioids (2); and other pharmaceutical classes (1). Cycooxygenase-2 inhibitors and opioids demonstrated significant efficacy with minimal side effects. Most nonselective NSAIDs were effective analgesics but had a poorer side-effect profile. Alternative therapies demonstrated no significant efficacy. CONCLUSIONS: Opioids and cyclooxygenase-2 inhibitors are effective in providing analgesia in the extended postoperative period following orthopedic surgery with a minimal side-effect profile, while nonselective NSAIDs need to be treated with caution. Homeopathy is not an effective analgesic, while acupuncture has varied evidence and effectiveness. Treatment of postoperative fatigue may also improve analgesia control. This study provides orthopedic surgeons with a basis for evidence-based prescribing of postdischarge analgesia. However, further studies to validate these results against modern reporting standards 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 | 0,063 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».