Prophylaxis for pediatric postoperative nausea and vomiting: a scoping review of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Postoperative nausea and vomiting (PONV) is common in pediatric patients undergoing general anesthesia, and clinicians seek prophylactic interventions to prevent its ill effects on patients as well as its ramifications on perioperative care. We sought to assess the body of evidence around prophylactic strategies, both pharmacologic and nonpharmacologic, targeting pediatric PONV. SOURCE: We searched MEDLINE, MEDLINE ePubs Ahead of Print and In-Process Citations, Embase Classic+Embase, the Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane CENTRAL (via the Ovid platform), Scopus (Elsevier), Web of Science (Clarivate Analytics), ClinicalTrials.gov, the WHO International Clinical Trials Registry Platform, and the International Standard Randomized Controlled Trial Number Registry, from their inception to 23 September 2022. PRINCIPAL FINDINGS: Of 188 clinical trials, 157 (83%) investigated pharmacologic interventions, 25 (13%) investigated nonpharmacologic interventions, and six (3%) investigated mixed pharmacologic and nonpharmacologic interventions. The most common surgeries investigated for pediatric PONV were strabismus surgery (68 trials, 36%) and tonsillectomy or tympanoplasty (45 trials, 23%). Of four measurement tools used to assess PONV in the included trials, the most common was clinical judgement (170 trials, 90%). CONCLUSION: The majority of data in pediatric PONV prophylaxis is based on pharmacologic interventions, with a paucity of research in nonpharmacologic or mixed interventions. Assessing and documenting PONV using tools such as the Baxter Animated Retching Faces Scale or PONV numeric scoring system may help standardize pediatric PONV prophylaxis research moving forward. Furthermore, concurrently assessing pain and adverse effects associated with PONV might further inform our understanding of this complex clinical entity.
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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 | 0,028 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».