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Enregistrement W2570833119 · doi:10.1213/ane.0000000000001798

Dural Puncture Epidural Technique Improves Labor Analgesia Quality With Fewer Side Effects Compared With Epidural and Combined Spinal Epidural Techniques: A Randomized Clinical Trial

2017· article· en· W2570833119 sur OpenAlexfundno aff
Anthony Chau, Carolina Bibbo, Chuan-Chin Huang, Kelly Elterman, Eric C. Cappiello, Julian N. Robinson, Lawrence C. Tsen

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaHarvard Catalyst
Mots-clésMedicineBupivacaineHazard ratioAnesthesiaFentanylConfidence intervalAdverse effectEpidural administrationIntrathecalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The dural puncture epidural (DPE) technique is a modification of the combined spinal epidural (CSE) technique, where a dural perforation is created from a spinal needle but intrathecal medication administration is withheld. The DPE technique has been shown to improve caudal spread of analgesia compared with epidural (EPL) technique without the side effects observed with the CSE technique. We hypothesized that the onset of labor analgesia would follow this order: CSE > DPE > EPL techniques. METHODS: A total of 120 parturients in early labor were randomly assigned to EPL, DPE, or CSE groups. Initial dosing for EPL and DPE consisted of epidural 20 mL of 0.125% bupivacaine plus fentanyl 2 μg/mL over 5 minutes, and for CSE, intrathecal 0.25% bupivacaine 1.7 mg and fentanyl 17 μg. Upon block completion, a blinded coinvestigator assessed the outcomes. Two blinded obstetricians retrospectively interpreted uterine contractions and fetal heart rate tracings 1 hour before and after the neuraxial technique. The primary outcome was time to numeric pain rating scale (NPRS) ≤ 1 analyzed by using Kaplan-Meier curves and Cox proportional hazard model. Secondary outcomes included block quality, maternal adverse effects, uterine contraction patterns, and fetal outcomes analyzed by using the χ test with Yates continuity correction. RESULTS: There was no significant difference in the time to NPRS ≤ 1 between DPE and EPL (hazard ratio 1.4; 95% confidence interval [CI] 0.83-2.4, P = .21). DPE achieved NPRS ≤ 1 significantly slower than CSE (hazard ratio 0.36; 95% CI 0.22-0.59, P = .0001). The median times (interquartile range) to NPRS ≤ 1 were 2 (0.5-6) minutes for CSE, 11 (4-120) minutes for DPE, and 18 (10-120) minutes for EPL. Compared with EPL, DPE had significantly greater incidence of bilateral S2 blockade at 10 minutes (risk ratio [RR] 2.13; 95% CI 1.39-3.28; P < .001), 20 minutes (RR 1.60; 95% CI 1.26-2.03; P < .001), and 30 minutes (RR 1.18; 95% CI 1.01-1.30; P < .034), a lower incidence of asymmetric block after 30 minutes (RR 0.19; 95% CI 0.07-0.51; P < .001) and physician top-up intervention (RR 0.45; 95% CI 0.23-0.86; P = .011). Compared with CSE, DPE had a significantly lower incidence of pruritus (RR 0.15; 95% CI 0.06-0.38; P < .001), hypotension (RR 0.38; 95% CI 0.15-0.98; P = .032), combined uterine tachysystole and hypertonus (RR 0.22; 95% CI 0.08-0.60; P < .001), and physician top-up intervention (RR 0.45; 95% CI 0.23-0.86; p = .011). CONCLUSIONS: Analgesia onset was most rapid with CSE with no difference between DPE and EPL techniques. The DPE technique has improved block quality over the EPL technique with fewer maternal and fetal side effects than the CSE technique for parturients requesting early labor analgesia.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations264
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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