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Enregistrement W4308056709 · doi:10.1111/anae.15873

Network meta‐analysis of the analgesic effectiveness of regional anaesthesia techniques for anterior cruciate ligament reconstruction

2022· review· en· W4308056709 sur OpenAlexaff
Nasir Hussain, Richard Brull, Christopher Vannabouathong, Jarod Speer, Christopher M. Lagnese, Colin J. L. McCartney, Faraj W. Abdallah

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalOttawa HospitalUniversity of OttawaWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnalgesicRegional anaesthesiaAnterior cruciate ligamentAnesthesiaAnterior cruciate ligament reconstructionMeta-analysisSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anterior cruciate ligament reconstruction can cause moderate to severe acute postoperative pain. Despite advances in our understanding of knee innervation, consensus regarding the most effective regional anaesthesia techniques for this surgical population is lacking. This network meta-analysis compared effectiveness of regional anaesthesia techniques used to provide analgesia for anterior cruciate ligament reconstruction. Randomised trials examining regional anaesthesia techniques for analgesia following anterior cruciate ligament reconstruction were sought. The primary outcome was opioid consumption during the first 24 h postoperatively. Secondary outcomes were: rest pain at 0, 6, 12 and 24 h; area under the curve of pain over 24 h; and opioid-related adverse effects and functional recovery. Network meta-analysis was conducted using a frequentist approach. A total of 57 trials (4069 patients) investigating femoral nerve block, sciatic nerve block, adductor canal block, local anaesthetic infiltration, graft-donor site infiltration and systemic analgesia alone (control) were included. For opioid consumption, all regional anaesthesia techniques were superior to systemic analgesia alone, but differences between regional techniques were not significant. Single-injection femoral nerve block combined with sciatic nerve block had the highest p value probability for reducing postoperative opioid consumption and area under the curve for pain severity over 24 h (78% and 90%, respectively). Continuous femoral nerve block had the highest probability (87%) of reducing opioid-related adverse effects, while local infiltration analgesia had the highest probability (88%) of optimising functional recovery. In contrast, systemic analgesia, local infiltration analgesia and adductor canal block were each poor performers across all analgesic outcomes. Regional anaesthesia techniques that target both the femoral and sciatic nerve distributions, namely a combination of single-injection nerve blocks, provide the most consistent analgesic benefits for anterior cruciate ligament reconstruction compared with all other techniques but will most likely impair postoperative function. Importantly, adductor canal block, local infiltration analgesia and systemic analgesia alone each perform poorly for acute pain management following anterior cruciate ligament reconstruction.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,044
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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