67 Identifying Risk Factors that Increase Analgesic Requirements at Discharge Among Patients with Burn Injuries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Opioids and neuropathic pain agents (NPAs) like gabapentin and pregabalin are commonly prescribed in large doses to achieve adequate pain control among patients with burn injuries. This patient population is therefore at greater risk of becoming dependent and misusing analgesics following their injuries. Factors that increase the risk of chronic use of opioids or NPAs among this patient population has not yet been characterized. The purpose of this study was to identify factors that increase the amount of analgesics required by patients with acute burn injuries at the time of discharge. Methods Patient charts from July 1, 2015 - 2018 were reviewed retrospectively to determine opioid and neuropathic pain agent (NPAs) requirements 24 hours before discharge (n = 199). Regression models were performed to determine whether the following risk factors increased analgesic requirements at discharge: surgical intervention; age; gender; TBSA; history of psychiatric disorder; and history of substance misuse. Results Patients with a history of substance misuse or who were managed surgically required higher doses of opioids at discharge compared to those without a history of misuse or those who were managed conservatively (p = 0.01 and 0.02, respectively). Similarly, patients who had undergone surgery required more NPAs compared to those who did not have surgical debridement of their injuries (p < 0.001). For every percent increase in TBSA, patients required 14 mg more NPAs (p = 0.01). In contrast, older patients and those with a longer hospital stay required fewer amounts of NPAs before they were discharged from hospital. For every increase in years of age, patients required on average 7 mg less NPAs (p = 0.006), and for each additional day in a patient’s length of stay, patients required 6 mg less NPAs (p = 0.009). Conclusions Predictors of high analgesic requirements at discharge include patients with a history of substance misuse, those who underwent surgical debridement of their burn injuries, and patients with higher TBSA. Characterizing patient risk factors that increase analgesic requirements may help burn care providers tailor how much narcotics and NPAs to prescribe each patient at discharge.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».