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Enregistrement W4386224686 · doi:10.21203/rs.3.rs-3216122/v1

Continuous adductor canal block reduces opioid consumption, hospital length of stay, and non-home discharge disposition following total knee arthroplasty compared to epidural anesthesia

2023· preprint· en· W4386224686 sur OpenAlexaff
Isaac G. Freedman, Michael R. Mercier, Anoop R. Galivanche, Mani Ratnesh S. Sandhu, Mark Hocevar, Harold G. Moore, Jonathan N. Grauer, Lee E. Rubin, Jinlei Li

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdductor canalAnesthesiaOpioidLogistic regressionRetrospective cohort studyTotal knee arthroplastySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims To compare the efficacy of a postoperative continuous adductor canal block (cACB) with and without a steroid adjuvant to that of epidural analgesia (EA). Methods All patients who underwent inpatient, primary total TKA at a single institution between July 2011 and November 2017 were included for retrospective cohort analysis. TKA patients were stratified into one of three analgesia approaches based on the time period of their date of surgery: EA, cACB without steroid adjuvant, and cACB with steroid adjuvant. Hospital length of stay (LOS), discharge disposition, incidence of postoperative adverse events, and total milligram morphine equivalents (MME) requirements were compared between analgesia approaches. Recursive feature elimination (RFE)-optimized multivariable logistic regression was performed to assess the independent effect of analgesia approach on prolonged LOS greater than 3 days (pLOS), non-home discharge, and total and daily MME requirements (tMME and dMME) following TKA. Results Of 4,345 patients undergoing TKA, 1,556 (35.83%) received EA, 2,087 (48.03%) received cACB without steroids, and 702 (16.13%) cACB with steroids. On univariate analysis, cACB patients experienced lower rates of pLOS (without steroids: 8.53%; with steroids: 8.40%; EA: 12.66%; p < 0.001), higher rates of discharge to home than EA patients (without steroids: 64.40%; with steroids: 75.07%; EA: 46.14%; p < 0.001), and lower tMME and dMME (without steroids: 318.8 tMME and 89.3 dMME; with steroids: 323.8 tMME and 103.0 dMME; EA: 625.0 tMME and 163.3 dMME; p < 0.001). On multivariable analysis, cACB groups were at a significantly lower odds of experiencing a pLOS compared to EA patients without steroids (OR = 0.64; 95% CI 0.49–0.84; p < 0.001; with steroids: OR = 0.54; 95% CI 0.38–0.76; p < 0.001). cACB groups had significantly lower odds of a non-home discharge when compared to EA patients (without steroids OR = 0.42; 95% CI 0.36–0.48; with steroids: OR 0.22; 95% CI 0.18–0.27). On multivariable analysis, cACB groups required significantly less tMME compared to the EA group (without steroids β=-290 MME; 95% CI: -313 to -268 MME; with steroids: β=-261 MME; 95% CI: -289 to -233 MME) as well as significantly lower dMME (without steroids: β=-66 MME/day; 95% CI -72 to -60 MME/day; p < 0.001; with steroids: β=-48 MME/day; 95% CI -55 to -40 MME/day; p < 0.001). Conclusion The current study is the first to simultaneously evaluate the efficacy of EA, cACB without perineural steroids, and cACB with steroids as local anesthetic adjuvants. These findings suggest cACB is significantly associated with greater discharge to home rates, lower rates of pLOS, and lower tMME and dMME consumption. Level of Evidence: Level III

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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