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Enregistrement W4411932905 · doi:10.1136/rapm-2025-106718

Practice advisory for intravenous management of headache disorders in hospitalized patients: a review of the evidence and consensus recommendations

2025· review· en· W4411932905 sur OpenAlexaff
Yasmine Hoydonckx, Alexander Feoktistov, Farnaz Amoozegar, C. Anderson, Meredith Barad, Emeralda Burke, Prin Chitsantikul, Tina L Doshi, Marina Englesakis, Akash Goel, Himanshu Gupta, Narayan Kissoon, Abby Kirschner, Lynn Kohan, Clinton G. Lauritsen, Franziska Miller, Danny Monsour, Antoun Nader, Oyindamola Ogunlaja, Nathaniel M. Schuster, Eric S. Schwenk, Stephen D. Silberstein, Dmitri Souza, Hsiangkuo Yuan, Samer Narouze

Notice bibliographique

RevueRegional Anesthesia & Pain Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINEInterimMedicineSystematic reviewGrading (engineering)Family medicineEvidence-based medicineAdvisory committeeDelphi methodAlternative medicineQuality of evidenceRandomized controlled trialPolitical scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Patients hospitalized for headache treatment pose unique challenges to the healthcare system. Currently, there is a lack of evidence-based guidance on management. This practice advisory aims to fill this critical gap by systematically reviewing the existing literature and providing comprehensive, evidence-based recommendations for managing headache patients during hospitalization. METHODS: In February 2023, the American Society of Regional Anesthesia and Pain Medicine approved this practice advisory proposal. The steering committee selected committee members based on clinical and research expertise in the field of headache medicine. Nine questions were formulated by the committee, and each question was assigned to a group composed of 3-4 members. A systematic literature search for each question was performed in Medline, Embase, Cochrane Database of Systematic Reviews and Web of Science on June 21, 2023. The results from each search were imported into separate Covidence projects for screening, data extraction, and risk of bias assessment. Additionally, relevant systematic reviews (SR) were screened. Each group submitted a structured narrative review along with statements and recommendations based on the US Preventive Services Task Force (USPSTF) format for grading of evidence. While the USPSTF framework was used, including the language in the recommendations, the formal USPSTF methodology, including the SR with meta-analysis and summary tables with forest plots, was not followed because of low overall evidence quality. The interim draft was shared electronically with each collaborator, who was requested to vote anonymously using two rounds of the modified Delphi approach. A consensus recommendation required >75% agreement. RESULTS: The panel generated 12 statements and 17 recommendations, along with their strength and certainty of evidence. Following two rounds of Delphi voting, a high consensus was achieved for all statements and recommendations. Most statements received a low-to-moderate level of certainty, and all but one recommendation received grade B or C, which was consistent with the lack of randomized controlled trials supporting most of the drugs in this document. CONCLUSIONS: This evidence-based practice advisory provides a foundational step toward standardizing inpatient headache care and highlights existing gaps in the literature that should be addressed through rigorous prospective randomized studies.

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)0,125
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,259
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1250,259
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,010
Bibliométrie0,0160,011
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0100,009
Intégrité de la recherche0,0140,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,325 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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