American Society for Enhanced Recovery and Perioperative Quality Initiative Joint Consensus Statement on Perioperative Opioid Minimization in Opioid-Naïve Patients
Notice bibliographique
Résumé
Surgical care episodes place opioid-naïve patients at risk for transitioning to new persistent postoperative opioid use. With one of the central principles being the application of multimodal pain interventions to reduce the reliance on opioid-based medications, enhanced recovery pathways provide a framework that decreases perioperative opioid use. The fourth Perioperative Quality Initiative brought together a group of international experts representing anesthesiology, surgery, and nursing with the objective of providing consensus recommendations on this important topic. Fourth Perioperative Quality Initiative was a consensus-building conference designed around a modified Delphi process in which the group alternately convened for plenary discussion sessions in between small group discussions. The process included several iterative steps including a literature review of the topics, building consensus around the important questions related to the topic, and sequential steps of content building and refinement until agreement was achieved and a consensus document was produced. During the fourth Perioperative Quality Initiative conference and thereafter as a writing group, reference applicability to the topic was discussed in any area where there was disagreement. For this manuscript, the questions answered included (1) What are the potential strategies for preventing persistent postoperative opioid use? (2) Is opioid-free anesthesia and analgesia feasible and appropriate for routine operations? and (3) Is opioid-free (intraoperative) anesthesia associated with equivalent or superior outcomes compared to an opioid minimization in the perioperative period? We will discuss the relevant literature for each questions, emphasize what we do not know, and prioritize the areas for future research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».