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Enregistrement W3037007901

Pain Management Interventions for Hip Fracture [Internet]

2011· article· en· W3037007901 sur OpenAlexaff
Ahmed M Abou-Setta, Lauren A Beaupré, Charlotte Jones, Saifee Rashiq, Michele P Hamm, Cheryl A Sadowski, Matthew Rg Menon, Sumit R. Majumdar, Donna M. Wilson, Mohammad Karkhaneh, Kai Pun Wong, Shima S Mousavi, Lisa Tjosvold, Donna M Dryden

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyPsychological interventionHip fractureAdverse effectRehabilitationPsychiatryInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives To review and synthesize the evidence on pain management interventions in nonpathological hip fracture patients following low-energy trauma. Outcomes include pain management (short and long term), mortality, functional status, pain medication use, mental status, health-related quality of life, quality of sleep, ability to participate in rehabilitation, return to pre-fracture living arrangements, health services utilization, and adverse effects. Data Sources Comprehensive literature searches were conducted in 25 electronic databases from 1990 to present. Searches of the grey literature, trial registries, and reference lists of previous systematic reviews and included studies were conducted to identify additional studies. Methods Study selection, quality assessment, data extraction, and grading of the evidence were conducted independently and in duplicate. Discrepancies were resolved by consensus or third-party adjudication. Meta-analyses were conducted where data were available and deemed appropriate. Results In total, 83 studies were included (69 trials, 14 cohort studies). Most participants were females older than 75 with no cognitive impairment. The methodological quality of cohort studies was generally moderate; most trials were at high or unclear risk of bias. Included studies were grouped into eight intervention categories: systemic analgesia, anesthesia, complementary and alternative medicine, multimodal pain management, nerve blocks, neurostimulation, rehabilitation, and traction. Most studies examined peri- and postoperative pain management, albeit from few perspectives such as reported pain, mortality, and adverse effects. Long-term pain was not reported, and other outcomes were reported infrequently. Nerve blockade was effective for relief of acute pain; however, most studies were limited to either assessing acute pain or use of additional analgesia and did not report on how nerve blockades may affect rehabilitation such as ambulation or mobility if the blockade has both sensory and motor effects. Acupressure, relaxation therapy, and transcutaneous electrical neurostimulation may be associated with potentially clinically meaningful reductions in pain, but further evidence is warranted before any firm conclusions are reached. While the strength of evidence is insufficient to make firm conclusions, postoperative physical therapy may improve pain control, andintravenous parecoxib, a systemic analgesic not available in North America, may be a possible alternative to traditional intramuscular injections of opiates and older nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs). Preoperative traction and spinal anesthesia (with or without additional agents) did not consistently reduce pain or complications in any demonstrable way compared with standard care. Although most studies reported on adverse effects, they were short term and not adequately powered to identify significant differences. None of the included studies exclusively examined participants from institutional settings or with cognitive impairment, which reduces the generalizability of results to the overall hip fracture patient population. Conclusion For most interventions in this review there were sparse data available, which precludes firm conclusions for any single approach or for the optimal overall pain management following hip fracture.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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