MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1977834567 · doi:10.1046/j.1442-2026.2002.00288.x

Options in Prehospital analgesia

2002· review· en· W1977834567 sur OpenAlexaff
Meredith L Borland, Ian Jacobs, Ian R. Rogers

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNalbuphineMEDLINEIntensive care medicineTramadolRandomized controlled trialEmergency medicineAnalgesicAnesthesiaOpioidSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prehospital analgesia options for paramedics have been limited due to the difficulty in achieving safe and effective pain relief without compromising transportation to hospital. The present paper identifies the analgesia methods currently available in the prehospital setting so as to evaluate the various options and highlight areas for future research. METHODS: A literature review of Medline and Embase databases from 1966 until the present was undertaken. Further hand searching of all the references identified in these papers was also performed. All current literature was analysed and categorized according to one of four levels of evidence using National Health and Medical Research Council of Australia guidelines (1999). RESULTS: There is a paucity of randomized control trials relating to prehospital analgesia. All published literature was level III or IV prospective or retrospective studies. Drug options used included nitrous oxide/oxygen mixtures, intravenous/intramuscular nalbuphine, intravenous tramadol and intravenous pure opiate agonists. CONCLUSIONS: The evidence supporting analgesic options in the prehospital setting is limited. There are few published data in this area despite the inadequacy of pain relief being recognized as a weakness in prehospital care. Prehospital analgesia is an area worthy of innovative methods for the administration of safe and effective analgesics without significant impact on transport times. Such methods should be prospectively evaluated in well-constructed trials.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEmergency MedicineMême sujetAnesthesia and Pain ManagementTravaux en français237 207