Adverse Outcomes and Opioid Analgesic Administration in Acute Abdominal Pain
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: To the authors' knowledge, no outcome-based, randomized clinical trial of the safety of opioid analgesics in acute abdominal pain exists. OBJECTIVES: 1) To assess the feasibility of a randomized clinical trial of opioid safety by estimating the adverse outcome rate among patients with abdominal pain severe enough to necessitate opioid analgesics. 2) To explore the association of opioid administration with adverse outcomes in acute abdominal pain. METHODS: The authors conducted a prospective observational study of emergency department (ED) abdominal pain patients, and followed them by telephone at three weeks to determine whether an adverse outcome occurred (defined as obstruction, perforation, ischemia, hemorrhage, peritonitis, sepsis, or death). A logistic regression of factors predicting adverse outcome was performed. RESULTS: Adverse outcomes occurred in 67 of 860 abdominal pain patients (7.8%, 95% CI = 6.1% to 9.8%), and 252 of 860 (29%) received opioids. The adverse outcome rate was 12.7% (95% CI = 9.0% to 17.0%) among patients who received opioids. Variables predictive of adverse outcome in logistic regression included: ED diagnosis of adverse outcome (OR 12.4), age (OR 1.6 per decade), fever (OR 4.6), received opioids (OR 2.1), pain duration (OR 1.5 per day), and leukocytosis (OR 2.0). CONCLUSIONS: A clinical trial would need to randomize more than 1,500 patients to establish the equivalent adverse outcome rates of opioids and placebo: the sample size of all existing studies combined is insufficient to make such a conclusion. Although opioids were associated with a higher adverse outcome rate in this logistic regression, the authors believe this may be due to confounding by pain severity. They emphasize that the study's design precludes conclusion of a causal link. No change in clinical practice is warranted. A randomized clinical trial of sufficient size to definitively resolve this issue is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».