Perioperative lidocaine infusions for the prevention of chronic postsurgical pain: a systematic review and meta-analysis of efficacy and safety
Notice bibliographique
Résumé
Chronic postsurgical pain (CPSP) occurs in 12% of surgical populations and is a high priority for perioperative research. Systemic lidocaine may modulate several of the pathophysiological processes linked to CPSP. This systematic review aims to identify and synthesize the evidence linking lidocaine infusions and CPSP. The authors conducted a systematic literature search of the major medical databases from inception until October 2017. Trials that randomized adults without baseline pain to perioperative lidocaine infusion or placebo were included if they reported on CPSP. The primary outcome was the presence of procedure-related pain at 3 months or longer after surgery. The secondary outcomes of pain intensity, adverse safety events, and local anesthetic toxicity were also assessed. Six trials from 4 countries (n = 420) were identified. Chronic postsurgical pain incidence was consistent with existing epidemiological data. Perioperative lidocaine infusions significantly reduced the primary outcome (odds ratio, 0.29; 95% confidence interval, 0.18-0.48), although the difference in intensity of CPSP assessed by the short-form McGill Pain Questionnaire (4 trials) was not statistically significant (weighted mean difference, -1.55; 95% confidence interval, -3.16 to 0.06). Publication and other bias were highly apparent, as were limitations in trial design. Each study included a statement reporting no adverse events attributable to lidocaine, but systematic safety surveillance strategies were absent. Current limited clinical trial data and biological plausibility support lidocaine infusions use to reduce the development of CPSP without full assurances as to its safety. This hypothesis should be addressed in future definitive clinical trials with comprehensive safety assessment and reporting.
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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 | 0,018 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».