Consensus Statement on Pain Management for Pregnant Patients with Opioid-Use Disorder from the Society for Obstetric Anesthesia and Perinatology, Society for Maternal-Fetal Medicine, and American Society of Regional Anesthesia and Pain Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Pain management in pregnant and postpartum people with an opioid-use disorder (OUD) requires a balance between risks associated with opioid tolerance, including withdrawal or return to opioid use, considerations around social needs of the maternal-infant dyad, and the provision of adequate pain relief for the birth episode that is often characterized as the worst pain a person will experience in their lifetime. This multidisciplinary consensus statement between the Society for Obstetric Anesthesia and Perinatology (SOAP), Society for Maternal-Fetal Medicine (SMFM), and American Society of Regional Anesthesia and Pain Medicine (ASRA) provides a framework for pain management in obstetric patients with OUD. The purpose of this consensus statement is to provide practical and evidence-based recommendations and is targeted to health care providers in obstetrics and anesthesiology. The statement is focused on prenatal optimization of pain management, labor analgesia, and postvaginal delivery pain management, and postcesarean delivery pain management. Topics include a discussion of nonpharmacologic and pharmacologic options for pain management, medication management for OUD (eg, buprenorphine, methadone), considerations regarding urine drug testing, and other social aspects of care for maternal-infant dyads, as well as a review of current practices. The authors provide evidence-based recommendations to optimize pain management while reducing risks and complications associated with OUD in the peripartum period. Ultimately, this multidisciplinary consensus statement provides practical and concise clinical guidance to optimize pain management for people with OUD in the context of pregnancy to improve maternal and perinatal outcomes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».