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Enregistrement W3151453151 · doi:10.36076/ppj.2020/23/e163

Continuation of Buprenorphine to FacilitatePostoperative Pain Management for Patients onBuprenorphine Opioid Agonist Therapy

2020· article· en· W3151453151 sur OpenAlexaff
Disha Mehta

Notice bibliographique

RevuePain Physician · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSurrey Memorial Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeBuprenorphineMEDLINEOpioidRetrospective cohort studySystematic reviewAnesthesiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Acute pain management in patients on buprenorphine opioid agonist therapy (BOAT) can be challenging. It is unclear whether BOAT should be continued or interrupted for optimization of postoperative pain control. Objectives: To determine an evidence-based approach for pain management in patients on BOAT in the perioperative setting, particularly whether BOAT should be continued or interrupted with or without bridging to another mu opioid agonist and to identify benefits and harms of either perioperative strategy. Study Design: Systematic literature review with qualitative data synthesis. Setting: Hospital, perioperative. Methods: The study protocol was registered on PROSPERO (Registration number 9030276355). Medline via OVID, EMBASE, CINAHL, and the Cochrane CENTRAL register of trials were searched for prospective or retrospective observational or controlled studies, case series, and case reports that described perioperative or acute pain care for patients on BOAT. References of narrative and systematic reviews addressing acute pain management in patients on BOAT and references of included articles were hand-searched to identify additional original articles for inclusion. The full text of publications were reviewed for final inclusion, and data were extracted using a standardized data extraction form. Results were summarized qualitatively. Primary outcomes were postoperative pain intensity and total opioid use and identification of benefits and harms of perioperative strategies. Results: Eighteen publications presenting data on the perioperative management of patients on BOAT were identified: 10 case reports, 5 case series, and 3 retrospective cohort studies. Eleven articles reported continuation of BOAT, 2 concerned bridging BOAT, and 4 articles described stopping BOAT without planned bridging. In one retrospective cohort study, BOAT was continued in half and interrupted in half of patients. Patients on BOAT may have pain that is more difficult to treat than those who are not on OAT. There is no clear evidence that one particular strategy provides superior postoperative pain control, but interruption of BOAT may result in harm, including failure to return to baseline BOAT doses, continuing non-BOAT opioid use, or relapse of opioid use disorder. Limitations: There were a limited number of articles relevant to the study question consisting of case reports and retrospective observational studies. Some omitted relevant details. No prospective studies were found. Conclusions: There is no clear benefit to bridging or stopping BOAT but failure to restart it may pose concerns for relapse. We recommend continuing BOAT in the perioperative period when possible and incorporating an interdisciplinary approach with multimodal analgesia. Key words: Opioid use disorder, opiate substitution treatment, buprenorphine, buprenorphinenaloxone, buprenorphine opioid agonist therapy, postoperative pain, acute pain, multimodal analgesia

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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