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Enregistrement W4399882768 · doi:10.1213/ane.0000000000006813

An Innovative Approach to Determine Programmed Intermittent Epidural Bolus Pump Settings for Labor Analgesia: A Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4399882768 sur OpenAlexaff
Allana Munro, Ronald B. George, Pantelis Andreou

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai HospitalIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBolus (digestion)Randomized controlled trialMedicineAnesthesiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Three settings are required on a programmed intermittent epidural bolus (PIEB) pump for labor analgesia: the PIEB next bolus (PIEBnb), PIEB interval (PIEBi), and PIEB volume (PIEBv). The ideal settings for these parameters are still unknown. We hypothesized a mathematical modeling tool, response surface methodology (RSM), could estimate 3 PIEB pump parameters while balancing 3 clinically important patient outcomes simultaneously. The study objective was to use RSM to estimate PIEB settings (PIEBnb, PIEBi, and PIEBv) while maximizing maternal satisfaction, minimizing the need for clinician-administered boluses, and optimizing the ratio of delivered/requested patient-controlled epidural analgesia (PCEA) boluses simultaneously. METHODS: With institutional ethics approval, a double-blind randomized trial was completed in a tertiary care labor and delivery center. Nulliparous, English-speaking American Society of Anesthesiologists (ASA) physical status II patients aged 18 to 45 years at full term, single gestation in vertex presentation, in spontaneous labor and ≤7 cm cervical dilation were included. Patients with comorbidities, contraindications to neuraxial analgesia, using chronic analgesics, <152 cm, or body mass index (BMI) >45 kg/m 2 were excluded. After informed consent, labor analgesia was initiated using 10 mL ropivacaine 0.2% with 10 µg/mL fentanyl solution and PCEA (volume 6 mL every 10 minutes). Patients were randomized to predetermined PIEB settings. RSM identified 3 pump settings that represented a stationary point that best maximized or minimized 3 outcomes simultaneously: PCEA ratio (a ratio closest to 1), clinician bolus (optimal is 0), and maternal satisfaction (visual analog scale, 0-100, ideal response is ≥90). RESULTS: Of 287 potential participants, 192 did not meet inclusion criteria or declined to participate, and 26 were withdrawn, leaving 69 patients for study inclusion. Using RSM, the suggested PIEB settings for all the primary study outcomes were as follows: PIEBnb = 29.4 minutes, PIEBi = 59.8 minutes, and PIEBv = 6.2 mL. These PIEB settings corresponded to the following clinical outcomes: maternal satisfaction at 93.9%, PCEA ratio at 0.77, and need for clinician bolus at 0.29. The dermatome sensory score was between T10 and T5 in 89% of the patients. The median lowest Bromage score was 4. CONCLUSIONS: This novel study used a mathematical model to estimate PIEB pump settings while simultaneously maximizing 3 clinical outcomes. Equally weighted clinical outcomes prevent maximal outcome optimization and may not reflect patient priorities. Future studies or quality improvement endeavors could use RSM methodology to estimate PIEB pump settings targeting optimal values for a single clinical outcome of determined importance to parturients.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,275 · 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 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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