Anesthesia and analgesia for gynecological surgery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: High-quality analgesia has been linked to improved patient satisfaction as well as improved short-term and long-term postoperative outcomes. Acute surgical pain is a modifiable risk factor for development of chronic postoperative pain, which is reported by up to 26% of gynecologic surgical patients. In other surgical populations, multimodal analgesia has shown improved pain control and decreased reliance on opioids. This review examines recent evidence for various analgesic modalities applied specifically to the gynecologic surgical population. RECENT FINDINGS: Nonopioid agents like acetaminophen, nonsteroidal anti-inflammatories, and gamma-aminobutyric acid analogs resulted in reduction in postoperative pain and opioid consumption. Application of regional anesthetic techniques had a favorable effect that persisted beyond the immediate recovery period. Preemptive analgesia remains unproven. The best evidence for effective combinations comes from ERAS studies that incorporated multimodal analgesia into a systemic approach geared towards early discharge. SUMMARY: Multimodal analgesia had demonstrated advantages for all types of gynecological surgeries in terms of improving postoperative pain control and minimizing opioid-related adverse effects. Multimodal analgesia includes acetaminophen, NSAIDS, and gamma-aminobutyric acid analogs combined with intraoperative nonopioid analgesics such as ketamine, regional anesthesia or intrathecal morphine. Further research should focus on determining most effective combinations and doses of multimodal analgesia.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».