Advances in the Management of Acute Postsurgical Pain: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Despite the millions of surgeries performed every year around the world, postoperative pain remains prevalent and is often addressed with inadequate or suboptimal treatments. Chronic postsurgical pain is surprisingly prevalent, and its rate varies with the type of surgery, as well as with certain patient characteristics. Thus, better clinical training is needed as well as patient education. As pain can be caused by more than one mechanism, multimodal or balanced postsurgical analgesia is appropriate. Pharmacological agents such as opioid and nonopioid pain relievers, as well as adjuvants and nonpharmacologic approaches, can be combined to provide better and opioid-sparing pain relief. Many specialty societies have guidelines for postoperative pain management that emphasize multimodal postoperative analgesia. These guidelines are particularly helpful when dealing with special populations such as pregnant patients or infants and children. Pediatric pain control, in particular, can be challenging as patients may be unable to communicate their pain levels. A variety of validated assessment tools are available for diagnosis. Related to therapy, most guidelines agree on the fact that codeine should be used with extreme caution in pediatric patients as some may be "rapid metabolizers" and its use may be life-threatening. Prehabilitation is a preoperative approach that prepares patients in advance of elective surgery with conditioning exercises and other interventions to optimize their health. Prehabilitation may have aerobic, strength-training, nutritional, and counseling components. Logistical considerations and degree of patient adherence represent barriers to effective prehabilitation programs. Notwithstanding all this, acute postoperative pain represents a clinical challenge that has not yet been well addressed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».