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Enregistrement W3048426041 · doi:10.4097/kja.20436

Managing rebound pain after regional anesthesia

2020· review· en· W3048426041 sur OpenAlexaff
Felipe Muñoz-Leyva, Javier Cubillos, Ki Jinn Chin

Notice bibliographique

RevueKorean journal of anesthesiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensWestern UniversityToronto Western HospitalLondon Health Sciences CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnesthesiaAnalgesicPerioperativeLocal anestheticAnestheticRegimenBlockadeSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rebound pain after regional anesthesia can be defined as transient acute postoperative pain that ensues following resolution of sensory blockade, and is clinically significant, either with regard to the intensity of pain or the impact on psychological well-being, quality of recovery, and activities of daily living. Current evidence suggests that it represents an unmasking of the expected nociceptive response in the absence of adequate systemic analgesia, rather than an exaggerated hyperalgesic phenomenon induced by local anesthetic neural blockade. In the majority of patients, it does not appear to significantly impact cumulative postoperative opioid consumption, quality of recovery, or patient satisfaction, and is not associated with longer-term sequelae such as persistent post-surgical pain. Nevertheless, it must be considered whenever regional anesthesia is incorporated into perioperative management. Strategies to mitigate the impact of rebound pain include routine prescribing of a systemic multimodal analgesic regimen, as well as patient education on appropriate expectations regarding block offset and expected surgical pain, and timely initiation of analgesic medication. Prolonging the duration of action of regional anesthesia with continuous catheter techniques or local anesthetic adjuncts may also help alleviate rebound pain, although further research is required to confirm this.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,297
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations130
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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