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Enregistrement W4324017896 · doi:10.1017/s1049023x23000298

Efficacy of Fascia Iliaca Compartment Blocks in Proximal Femoral Fractures in the Prehospital Setting: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4324017896 sur OpenAlexaff
Sabrina Slade, Evan Hanna, Josh Pohlkamp-Hartt, David W. Savage, Robert Ohle

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensAir CanadaNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyMEDLINERandomized controlled trialCochrane LibraryAdverse effectSystematic reviewEmergency medicineAnesthesiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Proximal femoral fractures are characterized as one of the most common and most painful injuries sustained by patients of all ages and are associated with high rates of oligoanalgesia in the prehospital setting. Current treatments include oral and parenteral opiates and sedative agents, however regional anesthesia techniques for pain relief may provide superior analgesia with lower risk of side effects during patient transportation. The fascia iliaca compartment block (FICB) is an inexpensive treatment which is performed with minimal additional equipment, ultimately making it suitable in prehospital settings. Problem: In adult patients sustaining proximal femoral fractures in the prehospital setting, what is the effect of the FICB on non-verbal pain scores (NVPS), patient satisfaction, success rate, and adverse events compared to traditional analgesic techniques? Methods: A librarian-assisted literature search was conducted of the Cochrane Database, Ovid MEDLINE, PubMed, Ovid EMBASE, Scopus, and Web of Science indexes. Additionally, reference lists for potential review articles from the British Journal of Anesthesia, the College of Anesthetists of Ireland, the Journal of Prehospital Emergency Care, Annales Francaises d’Anesthesie et Réanimation, and the Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation, and Emergency Medicine were reviewed. Databases and journals were searched during the period from January 1, 1980 through July 1, 2022. Each study was scrutinized for quality and validity and was assigned a level of evidence as per Oxford Center for Evidence-Based Medicine guidelines. Results: Five studies involving 340 patients were included (ie, two randomized control trials [RCTs], two observational studies, and one prospective observational study). Pain scores decreased after prehospital FICB across all included studies by a mean of 6.65 points (5.25 - 7.5) on the NVPS. Out of the total 257 FICBs conducted, there was a success rate of 230 (89.3%). Of these, only two serious adverse events were recorded, both of which related to local analgesia toxicity. Neither resulted in long-term sequelae and only one required treatment. Conclusion: Use of FICBs results in a significant decrease in NVPS in the prehospital setting, and they are ultimately suitable as regional analgesic techniques for proximal femur fractures. It carries a low risk of adverse events and may be performed by health care practitioners of various backgrounds with suitable training. The results suggest that FICBs are more effective for pain management than parenteral or oral opiates and sedative agents alone and can be used as an appropriate adjunct to pain management.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,027
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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