Optimizing opioid prescriptions after laparoscopic appendectomy and cholecystectomy
Notice bibliographique
Résumé
Background: There has been an increase in opioid usage and opioid-related deaths. Opioids prescribed to surgical patients have similarly increased. The aim of this study was to assess opioid consumption in patients undergoing laparoscopic appendectomy (LA) and laparoscopic cholecystectomy (LC) and to determine whether a standardized prescription could affect opioid consumption without affecting patient satisfaction. Methods: Patients undergoing LA or LC were recruited prospectively during 2 time periods (April to June 2017 and November 2017 to January 2018). In the first phase, surgeons continued their usual postoperative analgesia prescribing patterns. In the second phase, a standardized prescription was implemented. Patients were contacted by telephone and a questionnaire was completed for both phases of the study. The primary outcome was the quantity of opioids prescribed and consumed. Results: In the first phase, 166 patients who underwent LC or LA were recruited. The median number of prescribed opioid tablets was 20 and the median number consumed was 2. Ninety-five percent of patients reported satisfaction with their analgesia. Based on these results, a standardized prescription for multimodal analgesia was implemented for the second phase, consisting of 10 opioid tablets. In the second phase, 129 patients who underwent LA or LC were recruited. There was a significant decrease in the median number of opioid pills filled (10) and consumed (0), with no difference in reported satisfaction with analgesia. Conclusion: Patients are prescribed an excess of opioids after LA or LC. Implementation of a standardized prescription based on a quality improvement intervention was effective at decreasing the number of opioids prescribed and consumed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».