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Enregistrement W4410254048 · doi:10.1186/s12871-025-03105-y

Intraperitoneal local anesthetics for postoperative pain management following intra-abdominal surgery: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4410254048 sur OpenAlexafffund
Mélissa Boulianne, Michael Verret, Sarah O’Connor, Xavier Savard, Xavier Neveu, Camille Marcoux, Olivier Costerousse, Marc‐Aurèle Gagnon, Huixin Zhang, Laurence Beaulé, Frédérique Lamothe-Boucher, Alexis F. Turgeon

Notice bibliographique

RevueBMC Anesthesiology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalacheUniversité LavalCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux du Bas-Saint-LaurentThe Quebec Population Health Research Network
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchUniversité Laval
Mots-clésMedicineAnesthesiologyMeta-analysisPain medicineAbdominal surgeryAnesthesiaPain managementSurgeryGeneral surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Although intraperitoneal local anesthetics are commonly used following intra-abdominal surgical procedures, the level of evidence supporting their use for postoperative pain management remains uncertain. OBJECTIVE: To evaluate the effect of intraperitoneal local anesthetics on postoperative pain following intra-abdominal surgery. DATA SOURCES: Medline (PubMed), Embase (Embase.com), CENTRAL, Web of science and ClinicalTrials.gov databases were searched from their inception to July 15th, 2022. TRIAL SELECTION: Randomized controlled trials comparing IPLA to placebo, usual care or other analgesic regimens among patients of any age undergoing any type of surgery. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Trial selection, data extraction, risk of bias assessment and the certainty of evidence were conducted in duplicate independently. Meta-analyses were performed using random effect models. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: The co-primary outcomes were abdominal pain intensity at 6, 12, 24, 48, and 72 h after surgery. Secondary outcomes included postoperative nausea and vomiting, opioid use, recovery of gastrointestinal transit, length of hospital stay, postoperative chronic pain, persistent postoperative opioid use, quality of recovery and adverse events. RESULTS: A total of 150 trials (n = 11,821 participants were included in our systematic review (97% of trials among adults). Intraperitoneal local anesthetics reduced postoperative pain intensity at 6 h (-0.86 point [95%CI -1.02 to -0.70]), 12 h (-0.74 point [95%CI -0.93 to -0.55]), 24 h (-0.65 point [95%CI -0.82 to -0.48]), and 48 h (-0.51 point [95%CI -0.70 to -0.31]), but not at 72 h (-0.38 point [95%CI -1.04 to 0.27]), with very low to low certainty of evidence. Modelled risk difference for achieving the clinically important effect and subgroup analyses among participants with moderate or high pain showed potential clinically significant effect from IPLA. Opioid use at 24 h (-10.4 mg of oral morphine equivalent [95% CI -13.1 to -7.6]), postoperative nausea and vomiting (RR 0.79 [95% CI -0.71 to 0.88]), and time to gastrointestinal transit recovery (-3.80 h [95% CI -7.54 to -0.07]) were also reduced. We found no association for other outcomes. CONCLUSION AND RELEVANCE: Intraperitoneal local anesthetics may be associated with a small analgesic effect following intra-abdominal surgery. Considering the low to very low level of evidence supporting these findings, along with the limited data on adverse effects and long-term outcomes, their adoption as a standard of care intervention cannot be recommended at this stage. REGISTRATION NUMBER: CRD42018115062.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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