Should thoracic paravertebral blocks be used to prevent chronic postsurgical pain after breast cancer surgery? A systematic analysis of evidence in light of IMMPACT recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The role of thoracic paravertebral block (PVB) in preventing chronic postsurgical pain (CPSP) after breast cancer surgery (BCS) has gained interest, but existing evidence is conflicting, and its methodological quality is unclear. This meta-analysis evaluates efficacy of PVB, compared with Control group, in preventing CPSP after BCS, in light of the Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials (IMMPACT) recommendations. Electronic databases were searched for randomized trials comparing PVB with Control group for CPSP prevention after BCS. Eligible trials were assessed for adherence to IMMPACT recommendations. The primary outcomes were CPSP at 3 and 6 months, whereas secondary outcomes were PVB-related complications. Data were pooled and analyzed using random-effects modelling. Trial sequential analysis was used to evaluate evidence conclusiveness. Data from 9 studies (604 patients) were analyzed. The median (range) of IMMPACT recommendations met in these trials was 9 (5, 15) of 21. Paravertebral block was not different from Control group in preventing CPSP at 3 months, but was protective at 6 months, with relative risk reduction (95% confidence interval) of 54% (0.24-0.88) (P = 0.02). Meta-regression suggested that the relative risk of CPSP was lower when single-injection (R = 1.00, P < 0.001) and multilevel (R = 0.71, P = 0.01) PVB were used. Trial sequential analysis revealed that 6-month analysis was underpowered by at least 312 patients. Evidence quality was moderate according to the GRADE system. Evidence suggests that multilevel single-injection PVB may be protective against CPSP at 6 months after BCS, but methodological limitations are present. Larger trials observing IMMPACT recommendations are needed to confirm this treatment effect and its magnitude.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».