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Enregistrement W4403813382 · doi:10.1093/eurheartj/ehae666.3372

Multimodal analgesics after adult cardiac surgery; a systematic review

2024· review· en· W4403813382 sur OpenAlexaff
Rochelle Wynne, Rebecca M. Jedwab, Kari Hanne Gjeilo, Rosalie Magboo, Mehdi Goudarzi, Sarah McCarthy, Lisa Keeping Burke, Jo Murfin, Tieghan Killackey, Jill Bruneau, Elizabeth J. Phillips, Tracey Bowden, Suzanne Fredericks, Julie Sanders, Ingrid Anne Lie

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of ManitobaMemorial University of NewfoundlandHospital for Sick ChildrenToronto Metropolitan UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac surgeryMultimodal therapyMEDLINEIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Moderate to severe pain is frequently reported during the acute recovery phase following adult cardiac surgery. Multimodal analgesics are recommended for adult patients post cardiac surgery, but the optimal combination of multimodal analgesics is unknown. Purpose To synthesise the best available evidence about the effectiveness of multimodal analgesics on pain after adult cardiac surgery. Methods A systematic review was conducted according to the PRISMA-P statement and the published review protocol. Inclusion criteria were full-text papers or abstracts with adequate reporting, in any language, of randomised controlled trials (RCTs) in adult patients undergoing cardiac surgery that investigated the effect of multimodal postoperative analgesic regimens, compared to a control group. The highest mean level of patient self-reported pain intensity at rest, captured using a validated pain assessment tool, was the primary outcome measure. Results Of 3754 citations identified in the initial search to the 12th of December 2022, there were 1605 duplicates leaving 2149 citations for title and abstract screening, of which 2027 were irrelevant. There were 122 full-text papers assessed and 29 included in the review. Data were independently extracted by 2 reviewers in Covidence®. Participants (N = 2360), aged 59.5 + 8.2 years, were primarily male (N = 1561, 66.1%), weighing 78.1 +9.2 kilograms. Risk of bias was high and reporting quality was poor. Pain at rest reported in 18 (62%) studies was 3.5 (SD 1.2) in the control and 2.7 (SD 0.9) in the intervention groups respectively. Nurse-led versus patient-controlled analgesic administration was tested in 14 (48.3%) trials. All trials tested different analgesic combinations, none of which compared a combination of non-opioids, opioid agonist-antagonist agents, or full opioid agonists. Conclusions Poorly managed pain is associated with postoperative complications, unplanned readmissions, and the development of chronic pain. Robust RCTs are urgently needed to inform optimal combinations of multimodal analgesics to optimise patient recovery after adult cardiac surgery.Risk of Bias

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,007
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,295 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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