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Enregistrement W2810409681 · doi:10.1097/bco.0000000000000632

First Place: A prospective, randomized controlled trial of the impact of written discharge instructions for postoperative opioids on patient pain satisfaction and on minimizing opioid risk exposure in orthopaedic surgery

2018· article· en· W2810409681 sur OpenAlexaff
Supriya Singh, Collin Clarke, Abdel Rehman Lawendy, Mark MacLeod, David Sanders, Christina Tieszer

Notice bibliographique

RevueCurrent Orthopaedic Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionRandomized controlled trialPatient satisfactionOpioidNarcoticPhysical therapyProspective cohort studyAnesthesiaChronic painSurgeryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Prescription opioid misuse is a significant issue with multiple consequences for our patients and society. The purpose of this study was to evaluate the role of a postoperative pain guideline pamphlet on patient pain satisfaction, on number of patients seeking a renewal prescription, and on appropriate disposal of leftover prescription medication. Methods: This prospective, randomized controlled trial included patients aged 18 to 65 yr undergoing elective foot and ankle surgery, who were opioid naïve and had no preexisting chronic pain conditions. Patients consenting to participate were divided into low-, medium-, and high-use groups according to anticipated postoperative prescription narcotic usage. Patients in each group were randomized to the control group that received no written discharge instructions, or the intervention group that received written instructions outlining postoperative pain expectations and recommendations for opioid medication usage and disposal. Both groups received equivalent prescriptions targeted to the use group (low, medium, or high). At the 4-week postoperative mark, a telephone interview was conducted to evaluate the primary outcome of pain satisfaction using a modified brief pain inventory. Secondary outcomes included renewal of opioid prescription and disposal method of leftover medication. Results: A total of 80 patients were recruited for this study. Of the 80 patients, 22 were classified as low use, 45 moderate use, and 13 high use. There was no difference among group demographics, other than the surgery being performed. Of the 80 patients, 41 received postoperative pain instructions and 39 did not. On average, pain satisfaction postoperatively was 8.19/10, where 10/10 represented completely satisfied. Interference scores averaged 27.18/70. Interestingly, only seven patients (six moderate use and one high use) used the entirety of their prescription, and only five patients required a renewal of their prescription. Only five patients returned their surplus medication to the pharmacy despite 41 patients receiving direct instructions to do so. Conclusions: Written discharge instructions in this patient population did not appear to improve postoperative pain scores. Interestingly, this study captured that a small percentage of postoperative pain medication prescriptions are completely utilized. Even more concerning is the fact that very little of the leftover pain medication is disposed of appropriately. Overprescribing narcotic medication may contribute to the issue of opioid abuse, and we should consider our role in minimizing opioid prescriptions postoperatively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,289 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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