To Use or Not to Use Opioid Analgesia for Acute Abdominal Pain Before Definitive Surgical Diagnosis? A Systematic Review and Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the existing evidence, many physicians are reluctant to use opioid analgesia for acute abdominal pain. METHODS: We performed updated conventional and network meta-analyses. For the first time to our knowledge, direct and indirect evidence of any type of opioid analgesia was estimated and compared using network meta-analysis. RESULTS: There was no significant difference in the intensity of pain between the two cohorts (mean difference (MD) = 0.43 (-0.05 to 0.91), P = 0.08). In addition, no significant difference was detected in the rate of incorrect diagnoses between the opioid analgesia and the placebo cohorts (odds ratio (OR) = 0.79 (0.54 to 1.17), P = 0.24). Network meta-analysis demonstrated that the results of direct evidence of head-to-head comparisons of opioid analgesics with placebo were in accordance with the results of conventional meta-analysis. Moreover, estimation and comparison of the indirect evidence on the four opioid analgesics did not demonstrate significant differences in effect size. CONCLUSIONS: Any type of opioid analgesic can be used safely for acute abdominal pain without risk of impairment of diagnostic accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».