Risk Factors for Prolonged Opioid Use Following Total Hip Arthroplasty and Total Knee Arthroplasty: A Narrative Review of Recent Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide pharmacists and other health care professionals with the knowledge required to minimize the risk of prolonged opioid use following total hip arthroplasty (THA) and total knee arthroplasty (TKA). DATA SOURCES: A literature search of PubMed and Embase was performed, and included the search terms: (opioid OR opiate OR opium) AND (risk factor OR predict*) AND (arthroplasty OR replacement) NOT shoulder. STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: Randomized control trials, cohort studies (both prospective and retrospective), systematic reviews, and meta-analyses were included if risk ratios (RRs) or odds ratios (ORs) were reported and published within the last 5 years. DATA SYNTHESIS: ]Twenty studies met inclusion criteria, including 2 meta-analyses and 2 prospective studies. There were several risk factors that overlapped between studies and presented clinically significant risks for prolonged opioid use following THA and TKA surgery. Of these, age < 65 (RRs: 1.15-9.36), preoperative opioid use (RRs: 1.09-7.81), larger quantities of opioids prescribed at discharge (RRs: 1.26-8.81), and TKA surgery (RRs: 1.73-6.07) were the most significant. Several risk factors were recently described, including migraines (RRs: 1.14-5.11) and fibromyalgia (RRs: 1.1-2.3) that may be of interest for further research. RELEVANCE TO PATIENT CARE AND CLINICAL PRACTICE: This review presents a discussion of the factors associated with prolonged opioid use following THA and TKA surgeries, which are among the most common orthopedic surgeries. CONCLUSIONS: Prescribers should carefully consider patient-specific factors when prescribing opioids as there are several factors, including age, surgery type, and medical conditions that can predispose patients to prolonged opioid use.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».