<i>Lidocaine Patches Reduce Pain in Trauma Patients with Rib Fractures</i>
Notice bibliographique
Résumé
Rib fracture pain is notoriously difficult to manage. The lidocaine patch is effective in other pain scenarios with an excellent safety profile. This study assesses the efficacy of lidocaine patches for treating rib fracture pain. A prospectively gathered cohort of patients with rib fracture was retrospectively analyzed for use of lidocaine patches. Patients treated with lidocaine patches were matched to control subjects treated without patches. Subjective pain reports and narcotic use before and after patch placement, or equivalent time points for control subjects, were gathered from the chart. All patients underwent long-term follow-up, including a McGill Pain Questionnaire (MPQ). Twenty-nine patients with lidocaine patches (LP) and 29 matched control subjects (C) were analyzed. During the 24 hours before patch placement, pain scores and narcotic use were similar (LP 5.3, C 4.6, P = 0.19 and LP 51, C 32 mg morphine, P = 0.17). In the 24 hours after patch placement, LP patients had a greater decrease in pain scores (LP 1.2, C 0.0, P = 0.01) with no change in narcotic use (LP -8.4, C 0.5-mg change in morphine, P = 0.25). At 60 days, LP patients had a lower MPQ pain score (LP 7.7, C 12.2, P < 0.01), although only one patient was still using a patch. There was no difference in time to return to baseline activity (LP 73, C 105 days, P = 0.16) and no adverse events. Lidocaine patches are a safe, effective adjunct for rib fracture pain. Lidocaine patches resulted in a sustained reduction in pain, outlasting the duration of therapy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».