Efficacy of prescribed opioids for acute pain after being discharged from the emergency department: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Opioids are often prescribed for acute pain to patients discharged from the emergency department (ED), but there is a paucity of data on their short-term use. The purpose of this study was to synthesize the evidence regarding the efficacy of prescribed opioids compared to nonopioid analgesics for acute pain relief in ED-discharged patients. METHODS: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, CENTRAL, and gray literature databases were searched from inception to January 2023. Two independent reviewers selected randomized controlled trials investigating the efficacy of prescribed opioids for ED-discharged patients, extracted data, and assessed risk of bias. Authors were contacted for missing data and to identify additional studies. The primary outcome was the difference in pain intensity scores or pain relief. All meta-analyses used a random-effect model and a sensitivity analysis compared patients treated with codeine versus those treated with other opioids. RESULTS: From 5419 initially screened citations, 46 full texts were evaluated and six studies enrolling 1161 patients were included. Risk of bias was low for five studies. There was no statistically significant difference in pain intensity scores or pain relief between opioids versus nonopioid analgesics (standardized mean difference [SMD] 0.12; 95% confidence interval [CI] -0.10 to 0.34). Contrary to children, adult patients treated with opioid had better pain relief (SMD 0.28, 95% CI 0.13-0.42) compared to nonopioids. In another sensitivity analysis excluding studies using codeine, opioids were more effective than nonopioids (SMD 0.30, 95% CI 0.15-0.45). However, there were more adverse events associated with opioids (odds ratio 2.64, 95% CI 2.04-3.42). CONCLUSIONS: For ED-discharged patients with acute musculoskeletal pain, opioids do not seem to be more effective than nonopioid analgesics. However, this absence of efficacy seems to be driven by codeine, as opioids other than codeine are more effective than nonopioids (mostly NSAIDs). Further prospective studies on the efficacy of short-term opioid use after ED discharge (excluding codeine), measuring patient-centered outcomes, adverse events, and potential misuse, are needed.
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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 | 0,014 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».