ASRA Pain Medicine consensus guidelines on the management of the perioperative patient on cannabis and cannabinoids
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The past two decades have seen an increase in cannabis use due to both regulatory changes and an interest in potential therapeutic effects of the substance, yet many aspects of the substance and their health implications remain controversial or unclear. METHODS: In November 2020, the American Society of Regional Anesthesia and Pain Medicine charged the Cannabis Working Group to develop guidelines for the perioperative use of cannabis. The Perioperative Use of Cannabis and Cannabinoids Guidelines Committee was charged with drafting responses to the nine key questions using a modified Delphi method with the overall goal of producing a document focused on the safe management of surgical patients using cannabinoids. A consensus recommendation required ≥75% agreement. RESULTS: Nine questions were selected, with 100% consensus achieved on third-round voting. Topics addressed included perioperative screening, postponement of elective surgery, concomitant use of opioid and cannabis perioperatively, implications for parturients, adjustment in anesthetic and analgesics intraoperatively, postoperative monitoring, cannabis use disorder, and postoperative concerns. Surgical patients using cannabinoids are at potential increased risk for negative perioperative outcomes. CONCLUSIONS: Specific clinical recommendations for perioperative management of cannabis and cannabinoids were successfully created.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».