Single-dose premedication enhances multimodal analgesia after knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the current trend to reduce postoperative opioid use to enhance recovery and address perioperative opioid addiction concerns, the challenge of managing pain after total knee arthroplasty has increased. This study examined the effect of adding a preoperative medication regime to a multimodal postoperative analgesia protocol that included regional anaesthesia. MATERIALS AND METHODS: Sixty patients undergoing elective first-time unilateral knee arthroplasty received celecoxib 100mg, gabapentin 600mg and dexamethasone 10mg po one hour before skin incision. They were compared to a sequential retrospective cohort of 49 patients. All patients routinely received acetaminophen 650mg po q6h, ibuprofen 400mg po q8h, patient-controlled opioid analgesia and continuous adductor canal blocks postoperatively. Pain scores and opioid consumption were recorded at 4, 8, 12, 24 and 48h. RESULTS: Pain scores and cumulative opioid use were statistically and clinically significantly reduced at all time points up to 48h. CONCLUSIONS: Combining preoperative oral celecoxib, gabapentin and dexamethasone had a clinically significantly effect in reducing pain scores and opioid use for at least 48h. Most of this effect is probably due to dexamethasone.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».