Evolving the management of acute perioperative pain towards opioid free protocols: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Identification of pain as the fifth vital sign has resulted in over-prescription and overuse of opioids in the US, with addiction reaching epidemic proportions. In Europe, and more recently in the US, a shift has occurred with the global adoption of multimodal analgesia (MMA), which seeks to minimize perioperative opioid use. Improved functional outcomes and reduced healthcare utilization costs have been demonstrated with MMA, but wide scale use of opioids in pain management protocols continues. As a next step in the pain management evolution, opioid-free analgesia (OFA) MMA strategies have emerged as feasible in many surgical settings.Methods: Articles were limited to clinical studies and meta-analyses focusing on comparisons between opioid-intensive and opioid-free/opioid-sparing strategies published in English.Results: In this review, elimination or substantial reduction in opioid use with OFA strategies for perioperative acute pain are discussed, with an emphasis on improved pain control and patient satisfaction. Improved functional outcomes and patient recovery, as well as reduced healthcare utilization costs, are also discussed, along with challenges facing the implementation of such strategies.Conclusions: Effective MMA strategies have paved the way for OFA approaches to postoperative pain management, with goals to reduce opioid prescriptions, improve patient recovery, and reduce overall healthcare resource utilization and costs. However, institution-wide deployment and adoption of OFA is still in early stages and will require personalization and better management of patient expectations.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».