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Enregistrement W3041572802 · doi:10.1097/cce.0000000000000157

Adjuvant Analgesic Use in the Critically Ill: A Systematic Review and Meta-Analysis

2020· review· en· W3041572802 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCritical Care Explorations · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversity of OttawaImpactMcGill UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Mots-clésMedicineDexmedetomidineAnesthesiaGabapentinAnalgesicDiclofenacOpioidCochrane LibraryTramadolKetamineRandomized controlled trialInternal medicineSedation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review and meta-analysis addresses the efficacy and safety of nonopioid adjunctive analgesics for patients in the ICU. DATA SOURCES: We searched PubMed, Embase, the Cochrane Library, CINAHL Plus, and Web of Science. STUDY SELECTION: Two independent reviewers screened citations. Eligible studies included randomized controlled trials comparing efficacy and safety of an adjuvant-plus-opioid regimen to opioids alone in adult ICU patients. DATA EXTRACTION: We conducted duplicate screening of citations and data abstraction. DATA SYNTHESIS: Of 10,949 initial citations, we identified 34 eligible trials. These trials examined acetaminophen, carbamazepine, clonidine, dexmedetomidine, gabapentin, ketamine, magnesium sulfate, nefopam, nonsteroidal anti-inflammatory drugs (including diclofenac, indomethacin, and ketoprofen), pregabalin, and tramadol as adjunctive analgesics. Use of any adjuvant in addition to an opioid as compared to an opioid alone led to reductions in patient-reported pain scores at 24 hours (standard mean difference, -0.88; 95% CI, -1.29 to -0.47; low certainty) and decreased opioid consumption (in oral morphine equivalents over 24 hr; mean difference, 25.89 mg less; 95% CI, 19.97-31.81 mg less; low certainty). In terms of individual medications, reductions in opioid use were demonstrated with acetaminophen (mean difference, 36.17 mg less; 95% CI, 7.86-64.47 mg less; low certainty), carbamazepine (mean difference, 54.69 mg less; 95% CI, 40.39-to 68.99 mg less; moderate certainty), dexmedetomidine (mean difference, 10.21 mg less; 95% CI, 1.06-19.37 mg less; low certainty), ketamine (mean difference, 36.81 mg less; 95% CI, 27.32-46.30 mg less; low certainty), nefopam (mean difference, 70.89 mg less; 95% CI, 64.46-77.32 mg less; low certainty), nonsteroidal anti-inflammatory drugs (mean difference, 11.07 mg less; 95% CI, 2.7-19.44 mg less; low certainty), and tramadol (mean difference, 22.14 mg less; 95% CI, 6.67-37.61 mg less; moderate certainty). CONCLUSIONS: Clinicians should consider using adjunct agents to limit opioid exposure and improve pain scores in critically ill patients.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,127
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,127
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,205 · 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