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Enregistrement W2339365051 · doi:10.1213/ane.0000000000001244

Patient-Controlled Analgesia Plus Background Opioid Infusion for Postoperative Pain in Children: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Trials

2016· review· en· W2339365051 sur OpenAlexaff
Jason Hayes, Jeremiah J. Dowling, Arie Peliowski, Mark W. Crawford, Bradley C. Johnston

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnalgesicRandomized controlled trialDosingMeta-analysisBolus (digestion)OpioidAnesthesiaMEDLINEPatient-controlled analgesiaPopulationData extractionSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bolus administration of opioids via a patient-controlled analgesia (PCA) device is widely used in the postoperative pediatric population. PCA devices have been shown to provide superior analgesia and greater patient satisfaction compared with intermittent administration. Studies comparing the efficacy of PCA with and without a background infusion for postoperative analgesia in children vary considerably in terms of dosing and methodologic quality, making it difficult for practitioners to derive clinically useful information. The purpose of this meta-analysis was to assess whether the addition of a background infusion to PCA bolus administration of an opioid analgesic is more effective (defined as lower pain scores) than PCA bolus alone in the postoperative population specific to children. METHODS: We searched Medline, Embase, and CENTRAL from inception to January 2015 for registered and ongoing trials included in the meta-Register of Controlled Trials and ClinicalTrials.gov, and reference lists of review articles and included articles. Study selection was randomized controlled studies comparing PCA bolus with PCA bolus plus background infusion for postoperative analgesia in children aged 0 to 18 years and adolescents aged 13 to 21 years undergoing any form of surgery that used patient-reported pain scores as an outcome measure. Two reviewers independently extracted data on patient and study characteristics, interventions, and outcomes from included studies using standardized data extraction forms. Seven trials met our eligibility criteria. Data were analyzed using Review Manager version 5.3. Meta-analyses were performed for outcomes that were defined similarly and reported in 2 or more studies, including patient-reported pain scores, nausea and/or vomiting, sedation, and opioid consumption. We independently assessed the risk of bias for each outcome and the certainty in the estimates of effect for critically important outcomes (pain scores, nausea and/or vomiting, excessive sedation) using Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) methodology. Subgroup analyses based on dose of background infusion (high versus low dose) and risk of bias (low versus high/unclear) were performed. RESULTS: There were no significant differences found with respect to pain scores 12 and 24 hours after surgery, opioid consumption, or risk of adverse events with the addition of a background opioid infusion to PCA opioid bolus doses. The quality of the evidence was deemed to be low to very low. CONCLUSIONS: There was no significant difference in outcomes with the addition of an opioid background infusion to PCA bolus doses of opioid. Further high-quality studies are required.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,039
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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