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Enregistrement W3117107733 · doi:10.1016/j.bja.2020.10.035

Factors associated with rebound pain after peripheral nerve block for ambulatory surgery

2020· article· en· W3117107733 sur OpenAlexafffund
Garrett Barry, Jonathan G. Bailey, Joel Sardinha, Paul Brousseau, Vishal Uppal

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Anaesthesia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoDalhousie UniversityIzaak Walton Killam Health CentreNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesNova Scotia Health Research Foundation
Mots-clésMedicineAmbulatoryOdds ratioAnesthesiaIncidence (geometry)PerioperativeSurgeryConfidence intervalNerve blockUnivariate analysisInternal medicineMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rebound pain is a common, yet under-recognised acute increase in pain severity after a peripheral nerve block (PNB) has receded, typically manifesting within 24 h after the block was performed. This retrospective cohort study investigated the incidence and factors associated with rebound pain in patients who received a PNB for ambulatory surgery. METHODS: Ambulatory surgery patients who received a preoperative PNB between March 2017 and February 2019 were included. Rebound pain was defined as the transition from well-controlled pain (numerical rating scale [NRS] ≤3) while the block is working to severe pain (NRS ≥7) within 24 h of block performance. Patient, surgical, and anaesthetic factors were analysed for association with rebound pain by univariate, multivariable, and machine learning methods. RESULTS: Four hundred and eighty-two (49.6%) of 972 included patients experienced rebound pain as per the definition. Multivariable analysis showed that the factors independently associated with rebound pain were younger age (odds ratio [OR] 0.98; 95% confidence interval [CI] 0.97-0.99), female gender (OR 1.52 [1.15-2.02]), surgery involving bone (OR 1.82 [1.38-2.40]), and absence of perioperative i.v. dexamethasone (OR 1.78 [1.12-2.83]). Despite a high incidence of rebound pain, there were high rates of patient satisfaction (83.2%) and return to daily activities (96.5%). CONCLUSIONS: Rebound pain occurred in half of the patients and showed independent associations with age, female gender, bone surgery, and absence of intraoperative use of i.v. dexamethasone. Until further research is available, clinicians should continue to use preventative strategies, especially for patients at higher risk of experiencing rebound pain.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations199
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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