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Enregistrement W2790780854 · doi:10.1213/ane.0000000000002570

Evidence Basis for Regional Anesthesia in Ambulatory Arthroscopic Knee Surgery and Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: Part II: Adductor Canal Nerve Block—A Systematic Review and Meta-analysis

2017· review· en· W2790780854 sur OpenAlexaff
Herman Sehmbi, Richard Brull, Ushma Jitendra Shah, Kariem El‐Boghdadly, David T. Nguyen, Girish P. Joshi, Faraj W. Abdallah

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of CalgaryOttawa HospitalToronto Western HospitalLondon Health Sciences CentreWomen's College HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdductor canalAmbulatoryAnterior cruciate ligament reconstructionAnalgesicAnesthesiaRandomized controlled trialPlaceboConfidence intervalAnterior cruciate ligamentSurgeryMeta-analysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adductor canal block (ACB) has emerged as an effective analgesic regional technique for major knee surgeries in the last decade. Its motor-sparing properties make it particularly attractive for ambulatory knee surgery, but evidence supporting its use in ambulatory arthroscopic knee surgery is conflicting. This systematic review and meta-analysis evaluates the analgesic effects of ACB for ambulatory arthroscopic knee surgeries. METHODS: We conducted a comprehensive search of electronic databases for randomized controlled trials examining the analgesic effects of ACB compared to control or any other analgesic modality. Both minor arthroscopic and anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) surgeries were considered. Rest and dynamic pain scores, opioid consumption, opioid-related adverse effects, time to first analgesic request, patient satisfaction, quadriceps strength, and block-related complications were evaluated. Data were pooled using random-effects modeling. RESULTS: Our search yielded 10 randomized controlled trials comparing ACB with placebo or femoral nerve block (FNB); these were subgrouped according to the type of knee surgery. For minor knee arthroscopic surgery, ACB provided reduced postoperative resting pain scores by a mean difference (95% confidence interval) of -1.46 cm (-2.03 to -0.90) (P < .00001), -0.51 cm (-0.92 to -0.10) (P = .02), and -0.48 cm (-0.93 to -0.04) (P = .03) at 0, 6, and 8 hours, respectively, compared to control. Dynamic pain scores were reduced by a mean difference (95% confidence interval) of -1.50 cm (-2.10 to -0.90) (P < .00001), -0.50 cm (-0.95 to -0.04) (P = .03), and -0.59 cm (-1.12 to -0.05) (P = .03) at 0, 6, and 8 hours, respectively, compared to control. ACB also reduced the cumulative 24-hour oral morphine equivalent consumption by -7.41 mg (-14.75 to -0.08) (P = .05) compared to control. For ACLR surgery, ACB did not provide any analgesic benefits and did not improve any of the examined outcomes, compared to control. ACB was also not different from FNB for these outcomes. CONCLUSIONS: After minor ambulatory arthroscopic knee surgery, ACB provides modest analgesic benefits, including improved relief for rest pain, and reduced opioid consumption for up to 8 and 24 hours, respectively. The analgesic benefits of ACB are not different from placebo or FNB after ambulatory ACLR, suggesting a limited role of both blocks in this procedure. Paucity of trials dictates cautious interpretation of these findings. Future studies are needed to determine the role of ACB in the setting of local anesthetic instillation and/or graft donor-site 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,172 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations62
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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