Exploring Opioid-Sparing Multimodal Analgesia Options in Trauma: A Nursing Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Challenges with opioids (e.g., adverse events, misuse and abuse with long-term administration) have led to a renewed emphasis on opioid-sparing multimodal management of trauma pain. To assess the extent to which currently available evidence supports the efficacy and safety of various nonopioid analgesics and techniques to manage trauma pain, a literature search of recently published references was performed. Additional citations were included on the basis of authors' knowledge of the literature. Effective options for opioid-sparing analgesics include oral and intravenous (IV) acetaminophen; nonsteroidal anti-inflammatory drugs available via multiple routes; and anticonvulsants, which are especially effective for neuropathic pain associated with trauma. Intravenous routes (e.g., IV acetaminophen, IV ketorolac) may be associated with a faster onset of action than oral routes. Additional adjuvants for the treatment of trauma pain are muscle relaxants and alpha-2 adrenergic agonists. Ketamine and regional techniques play an important role in multimodal therapy but require medical and nursing support. Nonpharmacologic treatments (e.g., cryotherapy, distraction techniques, breathing and relaxation, acupuncture) supplement pharmacologic analgesics and can be safe and easy to implement. In conclusion, opioid-sparing multimodal analgesia addresses concerns associated with high doses of opioids, and many pharmacologic and nonpharmacologic options are available to implement this strategy. Nurses play key roles in comprehensive patient assessment; administration of patient-focused, opioid-sparing, multimodal analgesia in trauma; and monitoring for safety concerns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».