Postoperative Pain Management in Vitreoretinal Surgery for Retinal Detachment: A Systematic Review of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study is to examine the evidence for postoperative pain management in patients undergoing vitreoretinal surgery for retinal detachment by systematic review. Methods: A systematic review of the literature was performed using multiple databases in July 2016 and September 2017. Two independent reviewers screened titles and abstracts and analyzed selected papers in detail. Included studies assessed patients undergoing vitreoretinal surgery for retinal detachment and described postoperative pain management. Risk of bias was assessed using the criteria outlined in the “risk of bias” tool in the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Results: Nine randomized controlled studies comprising 517 patients met the inclusion criteria. Pain management included perioperative peribulbar, sub-Tenon, and retrobulbar anesthetic block; perioperative systemic anti-inflammatory and postoperative systemic and topical anti-inflammatory drugs; and ice compress. Pain scores were assessed with nominal, numerical, and visual analog scales. Risk of bias was low for 2 studies, unclear for 4 studies, and high for 3 studies. All studies reported better postoperative pain scores with the active treatment group except for a single study comparing retrobulbar chirocaine with and without clonidine. No serious adverse events were reported for any of the studies. Conclusion: Heterogeneity of studies did not allow for meta-analysis, but qualitative analysis suggests that pain relief can be achieved in the short term with a variety of treatment interventions. Additional study is required to specifically examine pain management strategies according to the characteristics of the anesthesia and surgery as well as the needs of the patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,072 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,051 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».