Droperidol Reduces Postoperative Nausea and Vomiting and Supports the Continuation of Intravenous Patient-Controlled Analgesia with Fentanyl
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the impact of adding droperidol to fentanyl-based intravenous patient- controlled analgesia (IVPCA) on the discontinuation of IVPCA use due to postoperative nausea and vomiting (PONV). METHODS: Patients who underwent surgeries other than abdominal surgeries and used IVPCA between April 2014 and March 2018 were selected. Patients using IVPCA with fentanyl alone were compared to patients using droperidol added to IVPCA. Patients were allocated to one of two groups depending on the drug used for IVPCA: 1) control group, fentanyl alone; 2) droperidol group, droperidol with fentanyl. The primary endpoint was the discontinuation of IVPCA due to PONV. Secondary endpoints included PONV within 48 hours after surgery, the number of antiemetics used, pain score, and adverse effects. Propensity score matching was used to control the differences in clinical features among patients. RESULTS: Among the 793 patients initially enrolled in this study, 145 were excluded via propensity score matching; 364 of the remaining patients received IVPCA supplemented with droperidol. Propensity score matching showed that discontinuation of IVPCA due to PONV was significantly decreased in the droperidol group compared to the control group (P = 0.01). Further, compared with the control group, the droperidol group had reduced nausea up to 24 hours after surgery (P < 0.01), and the number of vomiting episodes and use of antiemetics decreased within 12 hours after surgery (P < 0.01). CONCLUSIONS: The addition of droperidol to IVPCA is associated with a decrease in PONV, as well as the improved continuation of pain treatment with fentanyl-based IVPCA, similar to IVPCA with morphine. However, it is necessary to monitor the side effects of this treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».