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Enregistrement W2964081372 · doi:10.1097/aco.0000000000000772

Can recent chronic pain techniques help with acute perioperative pain?

2019· review· en· W2964081372 sur OpenAlexaff
Maria Fernanda Arboleda, Laura Girón‐Arango, Philip Peng

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Anaesthesiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChronic painPerioperativeNeuromodulationPulsed radiofrequencyAcute painNeurolysisOsteoarthritisRadiofrequency ablationPhysical therapyIntensive care medicineAnesthesiaPain reliefAblationAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This article discussed how the knowledge and technique of a few chronic pain procedures benefited the perioperative clinicians in their care of patients receiving specific orthopaedic surgical procedures. RECENT FINDINGS: Recent emerging interest in hip and knee denervation for chronic pain management secondary to osteoarthritis stimulates publications on the new understanding of hip and knee joint innervation. The improved understanding of the anatomy allows better precision in targeting the articular branches. The procedures for chronic joint pain such as radiofrequency ablation, chemical neurolysis and neuromodulation procedure have recently been applied to the perioperative care in orthopaedic procedures because of the potential long-lasting analgesia, opioid-sparing effect and consequent improvement in physical function and health-related quality of life after surgery. SUMMARY: Despite the widespread use of regional anaesthesia and multimodal analgesia in the perioperative pain management, more than two-third of the patients reported severe postoperative pain. Therefore, other therapeutic strategies used in chronic pain management such as radiofrequency ablation and neuromodulation have been proposed to optimize acute postsurgical pain. The early experience with those techniques is encouraging, and more studies are required to explore the incorporation of these procedures in the perioperative care.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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