Perioperative nonopioid analgesia reduces postoperative opioid consumption in knee arthroscopy: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The opioid epidemic has prompted an emphasis on investigating opioid-sparing alternatives for pain management following knee arthroscopy. This review evaluated the effects of perioperative nonopioid adjunct analgesia on postoperative opioid consumption and pain control in patients undergoing knee arthroscopy. METHODS: A systematic review and meta-analysis was performed using the following databases: PubMed, Embase, Web of Science, MEDLINE, and SCOPUS. Prospective comparative studies assessing the efficacy of various perioperative nonopioid analgesic strategies in patients undergoing knee arthroscopy were included. Twenty-five studies (n = 2408) were included. RESULTS: Pre-emptive nonopioid pain medications demonstrated a reduction in cumulative postoperative oral morphine equivalent (OME) consumption by 11.8 mg (95% CI - 18.3, - 5.4, p ≤ 0.0001) and VAS pain scores by 1.5 (95% CI - 2.3, - 0.7, p < 0.001) at 24 h compared to placebo. Postoperative nonopioid pain medications significantly reduced cumulative postoperative OME consumption by 9.7 mg (95% CI - 14.4, - 5.1, p < 0.001) and VAS pain scores by 1.0 (95% CI - 1.354, - 0.633, p < 0.001) at 24 h compared to placebo. Saphenous nerve blocks significantly reduced cumulative postoperative OME consumption by 6.5 mg (95% CI - 10.3, - 2.6, p = 0.01) and VAS pain scores by 0.8 (- 1.4, - 0.3, p = 0.03) at 24 h compared to placebo. Both preoperative patient education and postoperative cryotherapy reduced postoperative opioid consumption. CONCLUSION: Perioperative nonopioid pharmacotherapy, saphenous nerve blocks, and cryotherapy for patients undergoing knee arthroscopy significantly reduce opioid consumption and pain scores when compared to placebo at 24 h postoperatively. These interventions should be considered in efforts to reduce opioid consumption in patients undergoing knee arthroscopy. More research is needed to determine which interventions can reduce pain outside of the immediate postoperative period and the potential synergistic effects of combining interventions. LEVEL OF EVIDENCE: II.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».