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Enregistrement W2162442360

Use of intra-articular lidocaine as analgesia in anterior shoulder dislocation: a review and meta-analysis of the literature.

2009· review· en· W2162442360 sur OpenAlexaff
Victor Ng, Heather Hames, Wanda Millard

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSedationLidocaineAnterior shoulderReduction (mathematics)Emergency departmentMEDLINESurgeryAnterior shoulder dislocationAnesthesiaNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The shoulder joint is the most commonly injured major joint in patients who present to the hospital emergency department today. In the community the incidence of shoulder joint injuries is 11.2 cases per 100,000 person-years. Traditionally, procedural sedation and analgesia (PSA) has been used to facilitate the reduction of anterior shoulder dislocations. However, there are risks of complication, such as respiratory depression, particularly in certain populations. As such, the use of intra-articular lidocaine (IAL) has been suggested as an alternative method of analgesia. METHODS: We searched EMBASE (Ovid) and MEDLINE (PubMed) databases using the keywords "shoulder, dislocation, and/or reduction" from the respective start dates of the databases until October 2008. RESULTS: Based on the current literature, it appears that the IAL method provides, at a minimum, the same level of pain control and reduction success as the procedural sedation method, while markedly reducing the time spent by the patient in the emergency department and the cost of treatment. The likelihood of complications is arguably less with the use of IAL. CONCLUSION: Although more research is this area is merited, physicians may consider IAL as an alternative to PSA in the management of anterior shoulder dislocations.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,011
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations23
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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