Perioperative Regional Anesthesia on Persistent Opioid Use and Chronic Pain after Noncardiac Surgery: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whether regional anesthesia impacts the development of chronic postsurgical pain is currently debateable, and few studies have evaluated an effect on prolonged opioid use. We sought to systematically review the effect of regional anesthesia for adults undergoing noncardiac elective surgery on these outcomes. METHODS: A systematic search was conducted in MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, and CINHAL for randomized controlled trials (from inception to April 2022) of adult patients undergoing elective noncardiac surgeries that evaluated any regional technique and included one of our primary outcomes: (1) prolonged opioid use after surgery (continued opioid use ≥2 months postsurgery) and (2) chronic postsurgical pain (pain ≥3 months postsurgery). We conducted a random-effects meta-analysis on the specified outcomes and used the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE) approach to rate the quality of evidence. RESULTS: Thirty-seven studies were included in the review. Pooled estimates indicated that regional anesthesia had a significant effect on reducing prolonged opioid use (relative risk [RR] 0.48, 95% CI, 0.24-0.96, P = .04, I 2 0%, 5 trials, n = 348 patients, GRADE low quality). Pooled estimates for chronic pain also indicated a significant effect favoring regional anesthesia at 3 (RR, 0.74, 95% CI, 0.59-0.93, P = .01, I 2 77%, 15 trials, n = 1489 patients, GRADE moderate quality) and 6 months (RR, 0.72, 95% CI, 0.61-0.85, P < .001, I 2 54%, 19 trials, n = 3457 patients, GRADE moderate quality) after surgery. No effect was found in the pooled analysis at 12 months postsurgery (RR, 0.44, 95% CI, 0.16-1.17, P = .10). CONCLUSIONS: The results of this study suggest that regional anesthesia potentially reduces chronic postsurgical pain up to 6 months after surgery. Our findings also suggest a potential decrease in the development of persistent opioid use.
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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 | 0,037 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,086 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».