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Enregistrement W4400106991 · doi:10.12968/hmed.2023.0409

Analgesia for emergency laparotomy: a systematic review

2024· review· en· W4400106991 sur OpenAlexaff
Neha N Passi, Aayushi Gupta, Eimear Lusby, Sara B. Scott, Herman Sehmbi, Sarah Hare, Charles Matthew Oliver

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Hospital Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLaparotomyIntensive care medicineMEDLINEMedical emergencyEmergency medicineGeneral surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims/Background Poorly controlled pain is common after emergency laparotomy. It causes distress, hinders rehabilitation, and predisposes to complications: prolonged hospitalisation, persistent pain, and reduced quality of life. The aim of this systematic review was to compare the relative efficacies of pre-emptive analgesia for emergency laparotomy to inform practice. Methods We performed a search of MEDLINE, MEDLINE In-Process, Embase, PubMed, Web of Science and SCOPUS for comparator studies of preoperative/intraoperative interventions to control/reduce postoperative pain in adults undergoing emergency laparotomy (EL) for general surgical pathologies. Exclusion criteria: surgery including non-abdominal sites; postoperative sedation and/or intubation; non-formal assessment of pain; non-English manuscripts. All manuscripts were screened by two investigators. Results We identified 2389 papers. Following handsearching and removal of duplicates, 1147 were screened. None were eligible for inclusion, with many looking at elective and/or laparoscopic surgeries. Conclusion Our findings indicate there is no evidence base for pre-emptive analgesic strategies in emergency laparotomy. This contrasts substantially with elective cohorts. Potential reasons include variation in practice, management of physiological derangement taking priority, and perceived contraindications to neuraxial techniques. We urge a review of contemporary practice, with analysis of clinical data, to generate expert consensus.

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)0,002
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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,002
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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