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Enregistrement W4229689782 · doi:10.1093/jbcr/irab032.071

67 Identifying Risk Factors that Increase Analgesic Requirements at Discharge Among Patients with Burn Injuries

2021· article· en· W4229689782 sur OpenAlexaff
Celine Yeung, Alex Kiss, Sarah Rehou, Shahriar Shahrohki

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnalgesicPregabalinPopulationGabapentinNeuropathic painAcetaminophenAnesthesiaAccidentalSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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