Systematic review and meta-analysis assessing the effectiveness of local anesthetic, vasoconstrictive, and lubricating agents in flexible fibre-optic nasolaryngoscopy.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Flexible fibre-optic nasolaryngoscopy (FFN) is a common otolaryngology procedure that patients may find uncomfortable. Preparative agents, including topical anesthetic, vasoconstrictive, and lubricating agents, have been studied in randomized controlled trials (RCTs). METHODS: A systematic review and meta-analysis was conducted on RCTs published between January 1966 and October 2005 and indexed to MEDLINE, CINAHL, and Cochrane CENTRAL databases. Methodologic validity was evaluated. Primary outcomes were patients' evaluation of FFN. Secondary outcomes were endoscopists' evaluation of FFN. RESULTS: Eight RCTs were identified studying five preparative agent classes: vasoconstrictors plus topical anesthetics, vasoconstrictors alone, topical anesthetics alone, lubricating agents, saline, and no treatment. The systematic review found no difference in patients' evaluation of pain and discomfort for cocaine versus Co-phenylcaine (two RCTs), Co-phenylcaine versus no active agent (three RCTs), topical anesthetics versus no active preparative agent (two RCTs), vasoconstrictors versus no active preparative agent (two RCTs), and lubricating agents versus nothing. Two RCTs found that Co-phenylcaine causes higher taste unpleasantness, and one RCT found that topical anesthetics cause higher pain. Lubricating agents increase ease of examination but decrease quality of view (one RCT). Meta-analysis of two studies comparing Co-phenylcaine with other preparative agents found no difference on pain scores. CONCLUSIONS: Cumulative evidence from eight RCTs shows no difference in pain scores when preparative agents with vasocontrictive, topical anesthetic, or lubricating properties are used. Co-phenylcaine may cause higher taste unpleasantness, and lidocaine may cause more pain. For the endoscopist, lubricating agents may aid in the examination but compromise the quality of the view.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».