A Review of Wound Infusion With Local Anesthetics in Plastic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suboptimal pain management is a common, yet largely unrecognized, problem in the postsurgical patient population. Current treatment protocols heavily rely on opioid use and, though generally effective in providing pain relief, are associated with multiple side effects. The present systematic review aims to offer plastic surgeons insight into the current state of literature on prolonged local anesthetic wound infusion regimens, evaluating both their efficacy in lowering pain scores and the potential opioid-sparing effect. METHODS: A comprehensive literature search of the Medline, Embase, and Cochrane Library databases was performed to identify relevant studies published between 1980 and December 2017 evaluating the use of prolonged local anesthetic wound infusion for postoperative pain management in plastic surgery. RESULTS: A total of 28 articles were selected, including 3904 patients. The overall infection rate in all patients treated with postsurgical local anesthetic wound infiltration was 0.28% (7/2536). There were no reported cases of systemic toxicity. An opioid-sparing effect was found in 92% (12/13) of studies when compared to an active comparator and 88% (7/8) of those comparing to placebo. Pain scores were decreased in 90% (9/10) of studies comparing wound infiltration to narcotic-based regimens and in 67% (6/9) of those comparing to placebo. CONCLUSIONS: Continuous or intermittent wound infusion is safe and effective in reducing pain scores and opioid consumption in plastic surgery. Though the overall pain-lowering effect appears to be modest, ease of catheter insertion and patient satisfaction make this technique an alluring alternative to more validated approaches such as neuraxial or peripheral nerve blocks.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».