Optimizing Nonopioid Analgesia and Different Pain Management Options following Abdominoplasty: A Systematic Literature Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Postoperative pain remains a significant challenge with the growing number of abdominoplasties every year. Opioids are currently considered the mainstay modality for controlling postoperative pain. However, opioid-related side effects raise the need for a safer and more effective approach. In this study, we aimed to investigate these alternative evidence-based postoperative pain relief modalities following abdominoplasty. Methods: This systematic review was designed and conducted using Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. The literature was systematically searched in December 2021 using the following databases: MEDLINE, Cochrane, and EMBASE. The MeSH terms used to aid the search were the following: abdominoplasty, postoperative pain management, postoperative analgesia, pain control, analgesia, and pain. Results: Reviewing the literature resulted in a total of 851 publications. After implementing our criteria, only 13 articles were included in this study, with 990 patients. A continuous infusion pump was the most commonly used method of analgesia (n = 3), followed by a transversus abdominis plane block (n = 2). The postoperative pain assessment scale was mentioned in nine out of the 13. Compared to controls, all interventions resulted in considerably lower pain levels in all the patients. Patient satisfaction was reported in three studies, and all studies reported higher satisfaction rates than the control groups. Conclusions: The authors performed a systematic review of the existing database of high-quality research on pain management after cosmetic abdominoplasty to determine the best pain management options currently available. However, future studies are recommended to assess the optimum dosing and administration methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle