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Enregistrement W4206717718 · doi:10.1177/17585732211070193

The role of preoperative opioid use in shoulder surgery—A systematic review

2022· review· en· W4206717718 sur OpenAlexaff
Omar A. Al-Mohrej, Carlos Prada, Kim Madden, Harsha Shanthanna, Timothy Leroux, Moin Khan

Notice bibliographique

RevueShoulder & Elbow · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensImpactUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOpioidCINAHLOrthopedic surgeryMEDLINEAnesthesiaShoulder surgerySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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