The role of preoperative opioid use in shoulder surgery—A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emerging evidence suggests preoperative opioid use may increase the risk of negative outcomes following orthopedic procedures. This systematic review evaluated the impact of preoperative opioid use in patients undergoing shoulder surgery with respect to preoperative clinical outcomes, postoperative complications, and postoperative dependence on opioids. Methods: EMBASE, MEDLINE, CENTRAL, and CINAHL were searched from inception to April, 2021 for studies reporting preoperative opioid use and its effect on postoperative outcomes or opioid use. The search, data extraction and methodologic assessment were performed in duplicate for all included studies. Results: Twenty-one studies with a total of 257,301 patients were included in the final synthesis. Of which, 17 were level III evidence. Of those, 51.5% of the patients reported pre-operative opioid use. Fourteen studies (66.7%) reported a higher likelihood of opioid use at follow-up among those used opioids preoperatively compared to preoperative opioid-naïve patients. Eight studies (38.1%) showed lower functional measurements and range of motion in opioid group compared to the non-opioid group post-operatively. Conclusion: Preoperative opioid use in patients undergoing shoulder surgeries is associated with lower functional scores and post-operative range of motion. Most concerning is preoperative opioid use may predict increased post-operative opioid requirements and potential for misuse in patients. Level of evidence: Level IV, Systematic review.
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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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».