Identifying Risk Factors That Increase Analgesic Requirements at Discharge Among Patients With Burn Injuries
Notice bibliographique
Résumé
Patients with burn injuries require large doses of opioids and gabapentinoids to achieve pain control and are often discharged from hospital with similar amounts. This study aimed to identify patient risk factors that increase analgesic requirements among patients with burn injuries and to determine the relationship between opioid and gabapentinoid use. Patient charts from July 1, 2015 to 2018 were reviewed retrospectively to determine analgesic requirements 24 hours before discharge. Linear mixed regression models were performed to determine patient risk factors (age, gender, history of substance misuse, TBSA of burn, length of stay in hospital, history of psychiatric illness, or surgical treatment) that may increase analgesic requirements. This study found that patients with a history of substance misuse (P = .01) or who were managed surgically (P = .01) required higher doses of opioids at discharge. Similarly, patients who had undergone surgical debridement required more gabapentinoids (P < .001). For every percent increase in TBSA, patients also required 14 mg more gabapentinoids (P = .01). In contrast, older patients (P = .006) and those with a longer hospital stay (P = .009) required fewer amounts of gabapentinoids before discharge. By characterizing factors that increase analgesic requirements at discharge, burn care providers may have a stronger understanding of which patients are at greater risk of developing chronic opioid or gabapentinoid misuse. The quantity and duration of analgesics prescribed at discharge may then be tailored according to these patient specific risk factors.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».