American Society for Enhanced Recovery and Perioperative Quality Initiative-4 Joint Consensus Statement on Persistent Postoperative Opioid Use: Definition, Incidence, Risk Factors, and Health Care System Initiatives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Persistent postoperative opioid use is thought to contribute to the ongoing opioid epidemic in the United States. However, efforts to study and address the issue have been stymied by the lack of a standard definition, which has also hampered efforts to measure the incidence of and risk factors for persistent postoperative opioid use. The objective of this systematic review is to (1) determine a clinically relevant definition of persistent postoperative opioid use, and (2) characterize its incidence and risk factors for several common surgeries. Our approach leveraged a group of international experts from the Perioperative Quality Initiative-4, a consensus-building conference that included representation from anesthesiology, surgery, and nursing. A search of the medical literature yielded 46 articles addressing persistent postoperative opioid use in adults after arthroplasty, abdominopelvic surgery, spine surgery, thoracic surgery, mastectomy, and thoracic surgery. In opioid-naïve patients, the overall incidence ranged from 2% to 6% based on moderate-level evidence. However, patients who use opioids preoperatively had an incidence of >30%. Preoperative opioid use, depression, factors associated with the diagnosis of substance use disorder, preoperative pain, and tobacco use were reported risk factors. In addition, while anxiety, sex, and psychotropic prescription are associated with persistent postoperative opioid use, these reports are based on lower level evidence. While few articles addressed the health policy or prescriber characteristics that influence persistent postoperative opioid use, efforts to modify prescriber behaviors and health system characteristics are likely to have success in reducing persistent postoperative opioid use.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle