Patient-Reported Opioid Analgesic Use After Discharge from Surgical Procedures: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This systematic review synthesizes evidence on patient-reported outpatient opioid analgesic use after surgery. METHODS: We searched PubMed (February 2019) and Web of Science and Embase (June 2019) for U.S. studies describing patient-reported outpatient opioid analgesic use. Two reviewers extracted data on opioid analgesic use, standardized the data on use , and performed independent quality appraisals based on the Cochrane Risk of Bias Tool and an adapted Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: Ninety-six studies met the eligibility criteria; 56 had sufficient information to standardize use in oxycodone 5-mg tablets. Patient-reported opioid analgesic use varied widely by procedure type; knee and hip arthroplasty had the highest postoperative opioid use, and use after many procedures was reported as <5 tablets. In studies that examined excess tablets, 25-98% of the total tablets prescribed were reported to be excess, with most studies reporting that 50-70% of tablets went unused. Factors commonly associated with higher opioid analgesic use included preoperative opioid analgesic use, higher inpatient opioid analgesic use, higher postoperative pain scores, and chronic medical conditions, among others. Estimates also varied across studies because of heterogeneity in study design, including length of follow-up and inclusion/exclusion criteria. CONCLUSION: Self-reported postsurgery outpatient opioid analgesic use varies widely both across procedures and within a given procedure type. Contributors to within-procedure variation included patient characteristics, prior opioid use, intraoperative and perioperative factors, and differences in the timing of opioid use data collection. We provide recommendations to help minimize variation caused by study design factors and maximize interpretability of forthcoming studies for use in clinical guidelines and decision-making.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».