Preventing chronic pain after thoracic surgery: a narrative review of analgesic strategies
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Despite advances in surgical and anesthetic techniques, chronic pain continues to affect a significant proportion of patients following thoracic surgery. The presence of moderate to severe acute postoperative pain is the strongest predictor of chronic pain after thoracic surgery (CPTS), suggesting that adequate perioperative pain management may reduce its incidence and improve long-term outcome. This narrative review synthesizes the current literature on analgesic interventions aimed at reducing the incidence of CPTS. Methods: We conducted a literature search in PubMed for English-language studies involving adults and published from January 1980 to April 2025. Randomized controlled trials (RCTs) and meta-analyses of RCTs evaluating the impact of regional or pharmacological analgesia on the incidence of CPTS were analyzed. Key Content and Findings: Regional analgesia significantly reduces the incidence of CPTS. For thoracotomy, thoracic epidural analgesia (TEA) or continuous paravertebral blocks (PVBs) is recommended. For video-assisted thoracoscopic surgery (VATS), paravertebral and erector spinae plane blocks (ESPBs) are preferable. Pharmacologic agents such as ketamine, dexmedetomidine, and pregabalin show potential benefit, although the evidence is less robust. Acetaminophen and non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) should be used routinely unless contraindicated. Conclusions: Effective management of postoperative pain through the use of regional and multimodal analgesia initiated before surgery and continued for several days after the procedure may reduce the incidence of CPTS. Further high-quality studies are needed to establish definitive preventative strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».