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Enregistrement W4411034006 · doi:10.1002/14651858.cd014818.pub2

Regional analgesia techniques for postoperative pain after breast cancer surgery: a network meta-analysis

2025· review· en· W4411034006 sur OpenAlexaff
Pascal R.D. Clephas, Sharon Orbach‐Zinger, Martina Gosteli, Moshe Hoshen, Stephen H. Halpern, N. Hilber, Cornelia Leo, M. Heesen

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerMeta-analysisPostoperative painBreast surgeryCancer painPain managementCancerAnesthesiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Postoperative pain is an important outcome for individuals undergoing breast cancer surgery. Regional analgesia techniques are considered integral to postoperative pain management, but are not without risks. OBJECTIVES: To assess the analgesic benefits and harms of different regional analgesia techniques in women undergoing breast cancer surgery. SEARCH METHODS: We searched CENTRAL, MEDLINE, Embase, CINAHL, Scopus, and Web of Science from inception to 6 June 2023 without restrictions on language, publication year, or publication status. ELIGIBILITY CRITERIA: We included randomised controlled trials (RCTs) comparing two or three of the following regional analgesia techniques in women undergoing breast cancer surgery: paravertebral block (PVB), erector spinae plane block (ESPB), pectoral nerve block (PEC), and serratus anterior plane block (SAPB). OUTCOMES: Our critical outcomes were postoperative pain (rated on a visual analogue scale (VAS) or numeric rating scale (NRS) of 0-10) and rates of regional analgesia-related complications. Our important outcomes were quality of recovery, time to first analgesic request, postoperative opioid and nonsteroidal anti-inflammatory drug (NSAID) use, and postoperative nausea and vomiting (PONV). RISK OF BIAS: We used the Cochrane risk of bias tool (RoB 2) to assess risk of bias. SYNTHESIS METHODS: We conducted network meta-analyses (NMAs) using multivariate frequentist random-effects models to calculate mean differences (MDs), standardised mean differences (SMDs), or risk ratios (RRs), each with its 95% confidence interval (CI). We used CINeMA to rate the certainty of evidence. We only included studies with an overall low risk of bias in the primary analysis. For postoperative pain, we considered one point difference as the minimal clinically important difference (MCID). INCLUDED STUDIES: We included 39 RCTs with a total of 2348 participants. The studies were conducted between 2013 and 2023 in Egypt, India, Turkey, China, Japan, USA, and Thailand. Most used single-shot long-acting anaesthetics administered with ultrasound guidance. In 35 studies, the surgery was modified radical mastectomy. All studies performed surgery under general anaesthesia in the hospital. Our primary analysis for postoperative pain included 16 studies. SYNTHESIS OF RESULTS: = 0%; very low-certainty evidence), although the evidence from both analyses is very uncertain. Complications Three studies (170 participants) recorded complications, but there were no reported events of block failure, local anaesthetic systemic toxicity, hypotension, nerve damage, intraneural injection, accidental vascular puncture, bleeding at puncture site, infection, or pneumothorax. Certainty of evidence We frequently downgraded the certainty of the evidence for imprecision due to small sample sizes and wide CIs, particularly for complications and analgesic use. Heterogeneity also affected certain pain outcomes. Limited data availability further reduced certainty, with outcomes based on one or two studies rated as very low. AUTHORS' CONCLUSIONS: Overall, the regional analgesia techniques included in our NMAs seem comparable in reducing postoperative pain and rates of complications. FUNDING: This Cochrane review had no dedicated funding. REGISTRATION: Protocol (2022): doi.org/10.1002/14651858.CD014818.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,036
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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