Morphine versus hydromorphone in pediatrics: a narrative review of latest indications and optimal use in neonates and children
Notice bibliographique
Résumé
The management of pain in pediatrics is multimodal and includes non-pharmacologic and pharmacologic approaches. Opioids, and particularly morphine and hydromorphone, are frequently used to treat moderate-to-severe pain. The goals of this review are to describe the pharmacological characteristics of both drugs, to cover the latest evidence of their respective indications, and to promote their safe use in pediatrics. Morphine is the most studied opioid in children and is known to be safe and effective. Morphine and hydromorphone can be used to manage acute pain and are usually avoided when treating chronic non-cancer pain. Current evidence suggests that both opioids have a similar efficacy and adverse effect profile. Hydromorphone has not been studied in neonates but in some centers, it has been used instead of morphine for certain patients. In palliative care, the use of opioids is often indicated and their benefits extend beyond analgesia; indications include treatment of central neuropathic pain in children with severe neurologic impairment and treatment of respiratory distress in the imminently dying patients. The longstanding belief that the use of well-titrated opioids hastens death should be abandoned as robust evidence has shown the opposite. With the current opioid crisis, a responsible use of opioids should be promoted, including limiting the opioid prescription to the patient's anticipated needs, optimizing a multimodal analgesic plan including the use of non-pharmacological measures and non-opioid medications, and providing information on safe storage and disposal to patients and families. More data is needed to better guide the use of morphine and hydromorphone in children.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».