Efficacy of Liposomal Bupivacaine in Arthroscopic Rotator Cuff Repair: a Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
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
Objective. To conduct the first-ever meta-analysis of all randomized controlled trials (RCTs) that scrutinized the analgesic efficacy of liposomal bupivacaine (LB, intervention) versus nonliposomal local anesthetic agents (NLAAs, control) during arthroscopic rotator cuff repair (ARCR). Methods. Five databases were screened from inception until 09-April-2022. Subgroup analyses according to the postoperative day (POD, POD 0-7) were conducted. The data were summarized as weighted mean difference (WMD) with 95% confidence interval (CI) under the random-effects model. Results. Seven RCTs comprising 442 patients were included. Three, three, and one RCT(s) were judged to have an overall “low”, “high”, and “unclear” risk of bias, respectively. Regarding overall VAS pain score, there was no significant difference between both groups (WMD = -0.56, 95% CI [-1.16, 0.04], p = 0.07). Subgroup analyses showed significantly reduced postoperative VAS pain scores in favor of the LB group on POD 1/2; however, these reductions were not clinically meaningful. Also, LB correlated with a significant reduction in overall postoperative opioid consumption (WMD = -7.72 MME, 95% CI [-11.48, -3.97], p < 0.001). Subgroup analyses showed a significantly reduced postoperative opioid consumption in favor of the LB group on POD 1/2/3; however, these reductions were not clinically meaningful. Conclusions. Among patients undergoing ARCR, this systematic review and meta-analysis of RCTs showed that LB did not correlate with clinically meaningful reductions in postoperative VAS pain scores and overall opioid consumption. Future large-sized and well-designed RCTs are needed to consolidate the presented evidence.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,064 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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