Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) consensus recommendations for opioid-minimising pharmacological neonatal pain management
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Enhanced recovery after surgery (ERAS) guidelines have been successfully applied to children and neonates. There is a need to provide evidence-based consensus recommendations to manage neonatal pain perioperatively to ensure adequate analgesia while minimising harmful side effects. METHODS: Following a stakeholder needs assessment, an international guideline development committee (GDC) was established. A modified Delphi consensus iteratively defined the scope of patient and procedure inclusion, topic selection and recommendation content regarding the pharmacologic management of neonatal pain. Critical appraisal tools assessed the relevance and quality of full-text studies. Each recommendation underwent a formal Grades of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) assessment of the quality of evidence and expert consensus was used to determine the strength of recommendations. RESULTS: The GDC included paediatric anaesthesiologists, surgeons, and ERAS methodology experts. The population was defined as neonates at >32 weeks gestational age within 30 days of life undergoing surgery or painful procedures associated with surgery. Topic selection targeted pharmacologic opioid-minimising strategies. A total of 4249 abstracts were screened for non-opioid analgesia and 738 abstracts for the use of locoregional analgesia. Full-text review of 18 and 9 articles, respectively, resulted in two final recommendations with a moderate quality of evidence to use regular acetaminophen and to consider the use of locoregional analgesia. There was inadequate evidence to guide the use of other non-opioid adjuncts in this population. CONCLUSIONS: Evidence-based, ERAS-driven consensus recommendations were developed to minimise opioid usage in neonates. Further research is required in this population to optimize multimodal strategies for pain control.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».