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Enregistrement W4404252563 · doi:10.1177/23259671241292029

Local Infiltration Analgesia Versus Adductor Canal Block for Managing Pain After Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: A Systematic Review and Meta-analysis

2024· review· en· W4404252563 sur OpenAlexaff
Shaheer Nadeem, Reza Ojaghi, Partha Patel, Eric Locke, Andrew T. McGuire, M. Pickell

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdductor canalMedicineAnterior cruciate ligamentMeta-analysisAnterior cruciate ligament reconstructionInfiltration (HVAC)LigamentSurgeryRandomized controlled trialPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Adductor canal block (ACB) and local infiltration analgesia (LIA) are frequently used to manage pain in patients after anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR). Purpose: To compare the difference in pain scores and opioid consumption between ACB and LIA for ancillary pain management in patients after ACLR. Study Design: Systematic review; Level of evidence, 3. Methods: A literature search was conducted using PubMed, MEDLINE, and Embase databases according to PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. Studies that compared pain scores at 2, 6, 12, or 24 hours after ACLR or provided information on 24-hour opioid consumption were included. Of 240 publications initially screened by abstract and title, 4 studies were included, and data related to participant characteristics, anesthetic technique, and pain-related outcomes were extracted. The standardized mean difference (MD) in pain scores and morphine milligram equivalents consumed in 24 hours was compared using a random-effects model. Results: In all studies, ropivacaine was the primary anesthetic used for LIA and ACB, with 1 study also employing bupivacaine as an alternative. The difference in pain scores between LIA and ACB was not significant at 2 hours (MD, 0.04 [95% CI, –0.22 to 0.29]; P = .79), 6 hours (MD, 0.16 [95% CI, –0.20 to 0.52]; P = .39), 12 hours (MD, 0.54 [95% CI, –0.49 to 1.56]; P = .31), or 24 hours (MD, 0.12 [95% CI, –0.10 to 0.34]; P = .28). The difference in morphine milligram equivalents was also not statistically significant (MD, –0.07 [95% CI, –0.25 to 0.11]; P = .68). Conclusion: From this review, the authors suggest considering LIA over ACB because of its potential to offer comparable pain relief and opioid consumption while being less time intensive. However, the study results should be interpreted with caution, given the limited number of studies included.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,040
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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