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Enregistrement W3156171798 · doi:10.2196/20199

Efficacy of Short Message Service Text Messaging Interventions for Postoperative Pain Management: Systematic Review

2021· review· en· W3156171798 sur OpenAlexvenueno aff
Christoph Buck, Christian Keweloh, Adam Bouras, Eduardo J. Simões

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésPsychological interventionSystematic reviewMedicinePain managementInterventional pain managementHealth careIntervention (counseling)mHealthTelemedicineMEDLINENursingPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Addiction to opiates and synthetic opioids poses a major threat to public health worldwide, with pharmaceutical opioids prescribed to manage pain constituting the main problem. To counteract this threat, suitable pain management strategies should be implemented in health care. Monitoring pain management seems to be feasible using telemedicine with a certain degree of resource intensity and digitization. As a communication channel for this type of monitoring, SMS appears to be a valid alternative. OBJECTIVE: The aim of this systematic literature review was to (1) provide information on the state of research regarding postoperative pain management via SMS, (2) establish a basic understanding of SMS-based pain management, and (3) provide insight into the feasibility of these management strategies. The research question was as follows: Is postoperative pain management feasible and effective utilizing SMS? METHODS: A systematic literature review was performed mainly following the PRISMA guidelines and another guide on performing a systematic literature review for information systems-related research. A search string was developed based on the objectives and research question, and eight databases were searched. RESULTS: The initial search resulted in 2083 records, which could be narrowed down by applying various exclusion criteria. Thereby, 11 articles were identified as relevant, which were accordingly analyzed and evaluated by full-text screening. In all articles, pain management interventions were performed using SMS communication between health care professionals and patients or their legal guardians. A prospective approach was predominantly chosen as the study design (91%) with the leading research objective of determining the intervention's feasibility (73%). The primary reason for sending SMS messages was to monitor patients (64%). Overall, the use of SMS improved adherence, acceptance, and satisfaction regarding postoperative pain management. With an average response rate of approximately 89.5% (SD 3.8%), the reliability of SMS as a communication and monitoring tool was further emphasized. This response rate is significantly higher than that for email interventions (66.63%, P<.001). CONCLUSIONS: This study provides a comprehensive picture of the current status on postoperative pain management by SMS. Communication via SMS was beneficial in all interventions, even preoperative. Six SMS interventions could be certified by the respective institutional review board and three were Health Insurance Portability and Accountability Act-compliant. Therefore, the results of this study could be leveraged to address the opioid epidemic. Overall, the research question could be confirmed. Future research should extend this systematic literature review regarding preoperative pain management. Based on these findings, a pre- and postoperative communication model should be developed to address the opioid epidemic effectively.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,341 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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