An Evidence-based Guideline for Prehospital Analgesia in Trauma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The management of acute traumatic pain is a crucial component of prehospital care and yet the assessment and administration of analgesia is highly variable, frequently suboptimal, and often determined by consensus-based regional protocols. OBJECTIVE: To develop an evidence-based guideline (EBG) for the clinical management of acute traumatic pain in adults and children by advanced life support (ALS) providers in the prehospital setting. Methods. We recruited a multi-stakeholder panel with expertise in acute pain management, guideline development, health informatics, and emergency medical services (EMS) outcomes research. Representatives of the National Highway Traffic Safety Administration (sponsoring agency) and a major children's research center (investigative team) also contributed to the process. The panel used the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) methodology to guide the process of question formulation, evidence retrieval, appraisal/synthesis, and formulation of recommendations. The process also adhered to the National Prehospital Evidence-Based Guideline (EBG) model process approved by the Federal Interagency Council for EMS and the National EMS Advisory Council. RESULTS: Four strong and three weak recommendations emerged from the process; two of the strong recommendations were linked to high- and moderate-quality evidence, respectively. The panel recommended that all patients be considered candidates for analgesia, regardless of transport interval, and that opioid medications should be considered for patients in moderate to severe pain. The panel also recommended that all patients should be reassessed at frequent intervals using a standardized pain scale and that patients should be re-dosed if pain persists. The panel suggested the use of specific age-appropriate pain scales. CONCLUSION: GRADE methodology was used to develop an evidence-based guideline for prehospital analgesia in trauma. The panel issued four strong recommendations regarding patient assessment and narcotic medication dosing. Future research should define optimal approaches for implementation of the guideline as well as the impact of the protocol on safety and effectiveness metrics.
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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 | 0,030 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 ».