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Enregistrement W4399331041 · doi:10.1177/17585732241255679

Physical harms associated with suprascapular nerve block interventions in the non-surgical management of acute and chronic shoulder pain: A systematic review

2024· review· en· W4399331041 sur OpenAlexaff
David R Annison, Neil A. Smith, Emma Salt, Tim Noblet, Amar Rangan, Catriona McDaid

Notice bibliographique

RevueShoulder & Elbow · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchBritish Orthopaedic Association
Mots-clésMedicinePhysical therapySuprascapular nervePhysical medicine and rehabilitationPsychological interventionNerve blockChronic painSurgeryBrachial plexusNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The utility of the suprascapular nerve block (SSNB) in the non-surgical management of shoulder pain continues to be explored, whilst its associated physical harms have not. This systematic review aims to report the physical harms associated with the SSNB in the non-surgical management of shoulder pain. Methods: A search was undertaken of AMED, CINAHL, Cochrane Library, EMBASE, Medline, Pubmed, and Scopus databases. Studies were included if they reported the presence or absence of harm following a SSNB intervention (injection, pulsed radiofrequency, ablation) in the non-surgical management of acute or chronic shoulder pain. Excluded studies were those which utilised SSNB for peri, intra, or post-surgical intervention. The McMaster tool for assessing quality of harms assessment and reporting was utilised. Results: A total of 111 studies were included in this review of which 168 episodes of harm were reported across 4142 participants. Harm severity ranged from pneumothorax (n = 5) to local pain and bruising (n = 50). The quality of harms assessment and reporting across all studies was poor. Discussion: Despite heterogeneity in SSNB intervention, and low-quality evidence, SSNB carries a low risk of physical harm. Further work is needed in addressing the poor quality of harms assessment and reporting in SSNB studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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