Comparing the Effects of Low-Dose Ketamine, Fentanyl, and Morphine on Hemorrhagic Tolerance and Analgesia in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Hemorrhage is a leading cause of preventable battlefield and civilian trauma deaths. Ketamine, fentanyl, and morphine are recommended analgesics for use in the prehospital (i.e., field) setting to reduce pain. However, it is unknown whether any of these analgesics reduce hemorrhagic tolerance in humans. We tested the hypothesis that fentanyl (75 µg) and morphine (5 mg), but not ketamine (20 mg), would reduce tolerance to simulated hemorrhage in conscious humans. Each of the three analgesics was evaluated independently among different cohorts of healthy adults in a randomized, crossover (within drug/placebo comparison), placebo-controlled fashion using doses derived from the Tactical Combat Casualty Care Guidelines for Medical Personnel. One minute after an intravenous infusion of the analgesic or placebo (saline), we employed a pre-syncopal limited progressive lower-body negative pressure (LBNP) protocol to determine hemorrhagic tolerance. Hemorrhagic tolerance was quantified as a cumulative stress index (CSI), which is the sum of products of the LBNP and the duration (e.g., [40 mmHg x 3 min] + [50 mmHg x 3 min] …). Compared with ketamine (p = 0.002 post hoc result) and fentanyl (p = 0.02 post hoc result), morphine reduced the CSI (ketamine (n = 30): 99 [73–139], fentanyl (n = 28): 95 [68–130], morphine (n = 30): 62 [35–85]; values expressed as a % of the respective placebo trial’s CSI; median [IQR]; Kruskal-Wallis test p = 0.002). Morphine-induced reductions in tolerance to central hypovolemia were not well explained by a prediction model including biological sex, body mass, and age (R2=0.05, p = 0.74). These experimental data demonstrate that morphine reduces tolerance to simulated hemorrhage while fentanyl and ketamine do not affect tolerance. Thus, these laboratory-based data, captured via simulated hemorrhage, suggest that morphine should not be used for a hemorrhaging individual in the prehospital setting.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».