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Enregistrement W2087575030 · doi:10.4103/0970-9185.150518

Postoperative pain management in patients with chronic kidney disease

2015· review· en· W2087575030 sur OpenAlexaff
QutaibaA Tawfic, Geoff Bellingham

Notice bibliographique

RevueJournal of Anaesthesiology Clinical Pharmacology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseChronic painIntensive care medicinePerioperativePopulationDiseaseIntervention (counseling)Pain managementPhysical therapyRegimenRenal functionInternal medicineSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic kidney disease (CKD) is a health care problem with increasing prevalence worldwide. Pain management represents one of the challenges in providing perioperative care for this group of patients. Physicians from different specialties may be involved in pain management of CKD patients, especially in advanced stages. It is important to understand the clinical staging of kidney function in CKD patients as the pharmacotherapeutic pain management strategies change as kidney function becomes progressively impaired. Special emphasis should be placed on dose adjustment of certain analgesics as well as prevention of further deterioration of renal function that could be induced by certain classes of analgesics. Chronic pain is a common finding in CKD patients which may be caused by the primary disease that led to kidney damage or can be a direct result of CKD and hemodialysis. The presence of chronic pain in some of the CKD patients makes postoperative pain management in these patients more challenging. This review focuses on the plans and challenges of postoperative pain management for patient at different stages of CKD undergoing surgical intervention to provide optimum pain control for this patient population. Further clinical studies are required to address the optimal medication regimen for postoperative pain management in the different stages of CKD.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations46
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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