Pericapsular Nerve Group Block with Periarticular Injection for Pain Management after Total Hip Arthroplasty: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to compare the effectiveness of pericapsular nerve group (PENG) block with periarticular multimodal drug injection (PMDI) on postoperative pain management and surgical outcomes in patients who underwent total hip arthroplasty (THA). We hypothesized that PENG block with PMDI would exhibit superior effects on postoperative pain control after THA compared to PMDI alone. MATERIALS AND METHODS: From April 2022 to February 2023, 58 patients who underwent THA were randomly assigned into two groups: PENG block with PMDI group (n=29) and PMDI-only group (n=29). Primary outcomes were postoperative numeric rating scale (NRS) at rest and during activity at 6, 24, and 48 hours postoperatively. Secondary outcomes were postoperative complications (nausea and vomiting), Richards-Campbell Sleep Questionnaire (RCSQ) score, length of hospital stay, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) index, Harris Hip Score (HHS), and total morphine usage after surgery. RESULTS: There was no significant difference in postoperative pain for either resting NRS or active NRS. Postoperative nausea and vomiting, RCSQ score, length of hospital stay, WOMAC index, HHS, and total morphine usage exhibited no significant differences between the two groups. CONCLUSION: Both groups showed no significant differences in postoperative pain and clinical outcomes, indicating that the addition of PENG block to PMDI does not improve pain management after applying the posterolateral approach of THA. PMDI alone during THA would be an efficient, fast, and safe method for managing postoperative pain. This article was registered with ClinicalTrials. gov (Gov ID: NCT05320913).
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».