Peripheral Nerve Blocks and Potentially Attributable Adverse Events in Older People with Hip Fracture: A Retrospective Population-based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peripheral nerve blocks are being used with increasing frequency for management of hip fracture-related pain. Despite converging evidence that nerve blocks may be beneficial, safety data are lacking. This study hypothesized that peripheral nerve block receipt would not be associated with adverse events potentially attributable to nerve blocks, as well as overall patient safety incidents while in hospital. METHODS: This was a preregistered, retrospective population-based cohort study using linked administrative data. This study identified all hip fracture admissions in people 50 yr of age or older and identified all nerve blocks (although we were unable to ascertain the specific anatomic location or type of block), potentially attributable adverse events (composite of seizures, fall-related injuries, cardiac arrest, nerve injury), and any patient safety events using validated codes. The study also estimated the unadjusted and adjusted association of nerve blocks with adverse events; adjusted absolute risk differences were also calculated. RESULTS: In total, 91,563 hip fracture patients from 2009 to 2017 were identified; 15,631 (17.1%) received a nerve block, and 5,321 (5.8%; 95% CI, 5.7 to 6.0%) patients experienced a potentially nerve block-attributable adverse event: 866 (5.5%) in patients with a block and 4,455 (5.9%) without a block. Before and after adjustment, nerve blocks were not associated with potentially attributable adverse events (adjusted odds ratio, 1.05; 95% CI, 0.97 to 1.15; and adjusted risk difference, 0.3%, 95% CI, -0.1 to 0.8). CONCLUSIONS: The data suggest that nerve blocks in hip fracture patients are not associated with higher rates of potentially nerve block-attributable adverse events, although these findings may be influenced by limitations in routinely collected administrative data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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 ».