Variability in Pain Management Practices for Pediatric Anterior Cruciate Ligament Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The opioid epidemic in the United States is a public health crisis. Pediatric orthopaedic surgeons must balance adequate pain management with minimizing the risk of opioid misuse or dependence. There is limited data available to guide pain management for anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) in the pediatric population. The purpose of this study was to survey current pain management practices for ACLR among pediatric orthopaedic surgeons. METHODS: A cross-sectional survey study was conducted, in which orthopaedic surgeons were asked about their pain management practices for pediatric ACLR. The voluntary survey was sent to members of the Pediatric Orthopaedic Society of North America. Inclusion criteria required that the surgeon perform anterior cruciate ligament repair or reconstruction on patients under age 18. Responses were anonymous and consisted of surgeon demographics, training, practice, and pain management strategies. Survey data were assessed using descriptive statistics. RESULTS: Of 64 included responses, the average age of the survey respondent was 48.9 years, 84.4% were males, and 31.3% practiced in the southern region of the United States. Preoperative analgesia was utilized by 39.1%, 90.6% utilized perioperative blocks, and 89.1% prescribed opioid medication postoperatively. For scheduled non-narcotic medications postoperatively 82.8% routinely advocated and 93.8% recommended cryotherapy postoperatively.Acetaminophen was the most used preoperative medication (31.3%), the most common perioperative block was an adductor canal block (81.0%), and the most common postoperative analgesic medication was ibuprofen (60.9%). Prior training or experience was more frequently reported than published research as a primary factor influencing pain management protocols. CONCLUSIONS: Substantial variability exists in pain management practices in pediatric ACLR. There is a need for more evidence-based practice guidelines regarding pain management. LEVEL OF EVIDENCE: Level V.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».