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Enregistrement W2969732024 · doi:10.31616/asj.2018.0237

Antidepressants in Spine Surgery: A Systematic Review to Determine Benefits and Risks

2019· review· en· W2969732024 sur OpenAlexaff
Ahmed B. Bayoumi, Oyku Ikizgul, Ceren Nur Karaali, Selma Bozkurt, Deniz Konya, Zafer Orkun Toktaş

Notice bibliographique

RevueAsian Spine Journal · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDuloxetineVenlafaxineDepression (economics)AntidepressantNeuropathic painRandomized controlled trialBupropionAnxietyGabapentinObservational studyDeliriumIntensive care medicinePsychiatryAnesthesiaSurgeryInternal medicineSmoking cessationAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antidepressant drugs can be advantageous in treating psychiatric and non-psychiatric illnesses, including spinal disorders. However, spine surgeons remain unfamiliar with the advantages and disadvantages of the use of antidepressant drugs as a part of the medical management of diseases of the spine. Our review article describes a systematic method using the PubMed/Medline database with a specific set of keywords to identify such benefits and drawbacks based on 17 original relevant articles published between January 2000 and February 2018; this provides the community of spine surgeons with available cumulative evidence contained within two tables illustrating both observational (10 studies; three cross-sectional, three case-control, and four cohort studies) and interventional (seven randomized clinical trials) studies. While tricyclic antidepressants (e.g., amitriptyline) and duloxetine can be effective in the treatment of neuropathic pain caused by root compression, venlafaxine may be more appropriate for patients with spinal cord injury presenting with depression and/or nociceptive pain. Despite the potential associated consequences of a prolonged hospital stay, higher cost, and controversial reports regarding the lowering of bone mineral density in the elderly, antidepressants may improve patient satisfaction and quality of life following surgery, and reduce postoperative pain and risk of delirium. The preoperative treatment of preexisting psychiatric diseases, such as anxiety and depression, can improve outcomes for patients with spinal cord injury-related disabilities; however, a preoperative platelet function assay is advocated prior to major spine surgical procedures to protect against significant intraoperative blood loss, as serotonergic antidepressants (e.g., selective serotonin reuptake inhibitors) and bupropion can increase the likelihood of bleeding intraoperatively due to drug-induced platelet dysfunction. This comprehensive review of this evolving topic can assist spine surgeons in better understanding the benefits and risks of antidepressant drugs to optimize outcomes and avoid potential hazards in a spine surgical setting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,010
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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