MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2003490544 · doi:10.2174/138945005774574443

Opioids: Other Routes for Use in Recovery Room

2005· review· en· W2003490544 sur OpenAlexaff
J.- Asenjo, K. Brecht

Notice bibliographique

RevueCurrent Drug Targets · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioids remain the main pharmacological tools for pain control in the postoperative patient. Recent concerns about chronic use of non-steroidal anti-inflammatory drugs have put extra pressure on health care workers to device and develop new medications and delivery methods to provide patients with appropriate pain relief after surgery. New technologies and better understanding of the pharmacology of the opioids administered by non-traditional ways will be reviewed in this manuscript. Understanding the anatomy of the nose cavity is important to use the inhaled way to deliver fentanyl, sufentanyl or butorphanol in surgical patients. High concentration and small volume are keys to good absorption and effect by nasal administration. Transdermal delivery of fentanyl has been used in chronic pain for some years. A new fentanyl self-administration method is in advanced trials for clinical use. It has a huge potential in giving good pain relief with lower side effects and more patient independence because of its reduced size and lack of tubing attached to it. Day surgery patients could be great candidates for this therapeutic alternative. Finally, oral transmucosal fentanyl is also in the market. Better suited to be used in controlling breakthrough pain in chronic settings, it has been so far marketed in the perioperative period. Side effects are a concern in its use for preoperative sedation in children. Large studies are now required for drugs approval and for new indications at regulatory agencies level. Good clinical judgment is more relevant now than ever before to avoid complications and new withdraw of old good medications inappropriately prescribed from the market place.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,041

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Drug TargetsMême sujetPain Management and Opioid UseTravaux en français237 207