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Enregistrement W2912262415 · doi:10.1080/02699052.2019.1574328

Opioids and cerebral physiology in the acute management of traumatic brain injury: a systematic review

2019· review· en· W2912262415 sur OpenAlexaff
Joshua Wiener, Amanda McIntyre, Shannon Janzen, Magdalena Mirkowski, Heather M. MacKenzie, Robert Teasell

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareWestern UniversityParkwood InstituteLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTraumatic brain injuryCerebral perfusion pressureAnesthesiaIntracranial pressureRemifentanilRandomized controlled trialBolus (digestion)OpioidMorphineCerebral blood flowInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Following traumatic brain injury (TBI), optimization of cerebral physiology is recommended to promote more favourable patient outcomes. Accompanying pain and agitation are commonly treated with sedative and analgesic agents, such as opioids. However, the impact of opioids on certain aspects of cerebral physiology is not well established. OBJECTIVE: To conduct a systematic review of the evidence on the effect of opioids on cerebral physiology in TBI during acute care. METHODS: A comprehensive literature search was conducted in five electronic databases for articles published in English up to November 2017. Studies were included if: (1) the study sample was human subjects with TBI; (2) the sample size was ≥3; (3) subjects were given an opioid during acute care; and (4) any measure of cerebral physiology was evaluated. Cerebral physiology measures were intracranial pressure (ICP), cerebral perfusion pressure (CPP), and mean arterial pressure (MAP). Subject and study characteristics, treatment protocol, and results were extracted from included studies. Randomized controlled trials were evaluated for methodological quality using the Physiotherapy Evidence Database tool. Levels of evidence were assigned using a modified Sackett scale. RESULTS: In total, 22 studies met inclusion criteria, from which six different opioids were identified: morphine, fentanyl, sufentanil, remifentanil, alfentanil, and phenoperidine. The evidence for individual opioids demonstrated equally either: (1) no effect on ICP, CPP, or MAP; or (2) an increase in ICP with associated decreases in CPP and MAP. In general, opioids administered by infusion resulted in the former outcome, whereas those given in bolus form resulted in the latter. There were no significant differences when comparing different opioids, with the exception of one study that found fentanyl was associated with lower ICP and CPP than morphine and sufentanil. There were no consistent results when comparing opioids to other non-opioid medications. CONCLUSION: Several studies have assessed the effect of opioids on cerebral physiology during the acute management of TBI, but there is considerable heterogeneity in terms of study methodology and findings. Opioids are beneficial in terms of analgesia and sedation, but bolus administration should be avoided to prevent additional or prolonged unfavourable alterations in cerebral physiology. Future studies should better elucidate the effects of different opioids as well as varying dosages in order to develop improved understanding as well as allow for tighter control of cerebral physiology. ABBREVIATIONS: CPP: Cerebral Perfusion Pressure, GCS: Glasgow Coma Scale, ICP: Intracranial Pressure, MAP: Mean Arterial Pressure, PEDro: Physiotherapy Evidence Database, RCT: Randomized Controlled Trial, TBI: Traumatic Brain Injury.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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