Age and postoperative opioid use in women undergoing pelvic organ prolapse surgery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Our objective was to explore the relation between patient age and postoperative opioid use up to 24 hours following pelvic organ prolapse (POP) surgery. MATERIAL AND METHODS: We conducted a prospective cohort study following 335 women ranging in age from 26 to 82 years who underwent surgery for multi-compartment POP at a tertiary center in Alberta, Canada. Patient characteristics were measured using baseline questionnaires. Perioperative data were collected from medical chart review during and up to 24 hours following surgery. We used logistic regression to analyze the odds of being opioid-free and linear regression to analyze mean differences in opioid dose, measured as total morphine equivalent daily dose, exploring for a potential non-linear effect of age. Adjusted models controlled for preoperative pain, surgical characteristics and patient health factors. RESULTS: Overall, age was positively associated with greater odds of being opioid-free in the first 24 hours after surgery (adjusted odds ratio per increasing year of age = 1.07, 95% confidence interval [CI] 1.04-1.09, n = 332 women). Among opioid users, age was inversely associated with total opioid dose (adjusted mean difference per increasing year of age = 0.71 mg morphine equivalent daily dose, 95% CI -0.99 to -0.44, n = 204 women). There was no evidence of a non-linear relation between age and postoperative opioid use or dose. CONCLUSIONS: In the context of POP surgery, we found that younger women were more likely to use opioids after surgery and to use a higher dose in the first 24 hours when compared with older women. These findings support physicians to consider age when counseling POP patients regarding pain management after surgery, and to direct resources aimed at opioid-free pain control towards younger patients.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».