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Enregistrement W4384500795 · doi:10.2106/jbjs.rvw.23.00047

Opioid-Sparing Strategies in Arthroscopic Surgery

2023· review· en· W4384500795 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJBJS Reviews · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensWestern UniversityHand and Upper Limb ClinicUniversity of OttawaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOpioidPlaceboMEDLINEArthroscopyAnesthesiaAnalgesicAcetaminophenRandomized controlled trialConfidence intervalPhysical therapySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Opioid overprescription is a problem in orthopaedic surgery. Arthroscopic surgery, given its minimally invasive nature, represents an opportunity to minimize opioid prescription and consumption by using effective pain management adjuncts. Thus, the primary question posed in this study was which noninvasive pain management modalities can effectively manage pain and reduce opioid intake after arthroscopic surgery. METHODS: The databases PubMed, MEDLINE, EMBASE, Scopus, and Web of Science were searched on August 10, 2022. Randomized controlled trials (RCTs) evaluating noninvasive pain management strategies in arthroscopy patients were evaluated. Eligible studies were selected through a systematic screening process. Meta-analysis was performed for pain scores and opioid consumption at time points which had sufficient data available. RESULTS: Twenty-one RCTs were included, with a total of 2,148 patients undergoing shoulder, knee, and hip arthroscopy. Meta-analysis comparing nonopioid, oral analgesic regimens, with or without patient education components, with the standard of care or placebo demonstrated no difference in pain scores at 24 hours, 4 to 7 days, or 14 days postoperatively. Nonopioid regimens also resulted in significantly lower opioid consumption in the first 24 hours postoperatively (mean difference, -37.02 mg oral morphine equivalents, 95% confidence interval, -74.01 to -0.03). Transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS), cryotherapy, and zolpidem were also found to effectively manage pain and reduce opioid use in a limited number of studies. CONCLUSIONS: A range of noninvasive pain management strategies exist to manage pain and reduce opioid use after arthroscopic procedures. The strongest evidence base supports the use of multimodal nonopioid oral analgesics, with some studies incorporating patient education components. Some evidence supports the efficacy of TENS, cryotherapy, and nonbenzodiazepine sleeping aids. Direction from governing bodies is an important next step to incorporate these adjuncts into routine clinical practice to manage pain and reduce the amount of opioids prescribed and consumed after arthroscopic surgery. LEVEL OF EVIDENCE: Level II, systematic review and meta-analysis of RCTs. See Instructions for Authors for a complete description of the levels of evidence.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,005

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,251 · 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