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Enregistrement W4280504492 · doi:10.1016/j.jamda.2022.04.008

Management of Chronic Pain in Long-Term Care: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4280504492 sur OpenAlexafffund
Jennifer Knopp‐Sihota, Tara MacGregor, Jennifer Reeves, Megan Kennedy, Ahsan Saleem

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Medical Directors Association · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePsychological interventionMeta-analysisSystematic reviewRandomized controlled trialPhysical therapyStrictly standardized mean differenceAnalgesicChronic painMEDLINEInternal medicineAnesthesiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Pain, a complex subjective experience, is common in care home residents. Despite advances in pain management, optimal pain control remains a challenge. In this updated systematic review, we examined effectiveness of interventions for treating chronic pain in care home residents. DESIGN: A Cochrane-style systematic review and meta-analysis using PRISMA guidelines. SETTING AND PARTICIPANTS: Randomized and nonrandomized controlled trials and intervention studies included care home residents aged ≥60 years receiving interventions to reduce chronic pain. METHODS: Six databases were searched to identify relevant studies. After duplicate removal, articles were screened by title and abstract. Full-text articles were reviewed and included if they implemented a pain management intervention and measured pain with a standardized quantitative pain scale. Meta-analyses calculated standardized mean differences (SMDs) using random-effect models. Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk-of-Bias Tool 2.0. RESULTS: We included 42 trials in the meta-analysis and described 13 more studies narratively. Studies included 26 nondrug alternative treatments, 8 education interventions, 7 system modifications, 3 nonanalgesic drug treatments, 2 analgesic treatments, and 9 combined interventions. Pooled results at trial completion revealed that, except for nonanalgesic drugs and health system modification interventions, all interventions were at least moderately effective in reducing pain. Analgesic treatments (SMD -0.80; 95% CI -1.47 to -0.12; P = .02) showed the greatest treatment effect, followed by nondrug alternative treatments (SMD -0.70; 95% CI -0.95 to -0.45; P < .001), combined interventions (SMD -0.37; 95% CI -0.60 to -0.13; P = .002), and education interventions (SMD -0.31; 95% CI -0.48 to -0.15; P < .001). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Our findings suggest that analgesic drugs and nondrug alternative pain management strategies are the most effective in reducing pain among care home residents. Clinicians should also consider implementing nondrug alternative therapies in care homes, rather than relying solely on analgesic drug options.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,029
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations45
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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