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Enregistrement W4403374041 · doi:10.1016/j.ajem.2024.10.028

Trends and hospital practice variation for analgesia for children with sickle cell disease with vaso-occlusive pain episodes: An 11-year analysis

2024· article· en· W4403374041 sur OpenAlexaff
Mohamed Eltorki, Matt Hall, Sriram Ramgopal, Pradip P. Chaudhari, Oluwakemi Badaki‐Makun, Chris A. Rees, Kelly R. Bergmann, Daniel J. Shapiro, Frank González, Timothy T. Phamduy, Mark I. Neuman

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Emergency Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésOcclusiveMedicineDiseaseVaso-occlusive crisisVariation (astronomy)AnesthesiaPediatricsSickle cell anemiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This cross-sectional analysis of 86,111 visits for sickle cell disease and vaso-occlusive episodes (VOE) in U.S. pediatric emergency departments between 2013 and 2023 shows increased use of NSAIDs, ketamine, and acetaminophen, with unchanged opioid use. Hospitals with a higher volume of VOE visits more frequently administered opioids. BACKGROUND: Vaso-occlusive episodes (VOEs) are a hallmark of sickle cell disease (SCD), leading to frequent emergency department (ED) visits. Effective pain management is crucial, with guidelines recommending routine use of non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) with opioids, and emerging evidence supporting ketamine use. However, these recommendations are based on low-certainty evidence, and the impact of these guidelines on analgesia use over time remains unclear. OBJECTIVE: This study aimed to analyze trends in analgesia use over an 11-year period in pediatric SCD patients presenting to U.S. EDs with VOE and assess variations in treatment across hospitals. METHODS: A cross-sectional study was conducted using data from the Pediatric Health Information System covering 34 U.S. children's hospitals from January 1, 2013, to December 31, 2023. The primary outcomes were the proportions of visits where opioids, NSAIDs, acetaminophen, and/or ketamine were administered on the first calendar day of the initial visit. Secondary outcomes included the co-administration of NSAIDs with opioids. Logistic and linear regression models were used to assess trends and hospital-level variations. RESULTS: A total of 86,111 ED visits for VOE were analyzed. Opioids were administered in 82 % of encounters, NSAIDs in 72 %, acetaminophen in 17 %, and ketamine in 1 %. Co-administration of NSAIDs with opioids occurred in 59 % of the visits. Among discharged patients, there was a positive trend for NSAID use (slope: 1.68 %/year, 95 % CI: 0.91 %, 2.45 %) and NSAID-opioid co-administration (slope: 1.03 %/year, 95 % CI: 0.37 %, 1.69 %) over time. Acetaminophen use also increased over the study period (slope: 0.99 %/year, 95 % CI: 0.80 %, 1.17 %). In hospitalized patients, there was a significant upward trend for acetaminophen (slope: 1.29 %/year, 95 % CI: 0.69 %, 1.89 %) and ketamine (slope: 0.36 %/year, 95 % CI: 0.27 %, 0.45 %), while opioid use remained unchanged. Significant hospital-level variations were observed, with larger hospitals more likely to administer opioids but less likely to co-administer NSAIDs with opioids compared to medium-volume hospitals. CONCLUSION: Over the past decade, the use of NSAIDs, acetaminophen, and ketamine has increased in the management of VOE in pediatric SCD patients, while opioid use remains consistent. The co-administration of NSAIDs and opioids has also increased, reflecting guideline adherence. Variations in analgesia practices across hospitals underscore the need for standardizing pain management strategies in this population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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