North American and European practices for opioid-sparing and opioid-free anaesthesia: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Background Opioids remain central to perioperative analgesia but concerns about the growing opioid crisis and adverse effects have prompted revaluation of their role. Opioid-sparing anaesthesia and opioid-free anaesthesia (OFA) have emerged as alternatives, yet their clinical adoption remains uncertain. This survey assessed adoption and perceptions among anaesthesiologists in North America and Europe. Methods A 26-question cross-sectional, web-based survey was distributed via email to members of the American, European, and French Societies of anaesthesiologists. The survey assessed routine use of opioid-sparing techniques, defined as the regular use of non-opioid analgesics and adjuncts to minimise intraoperative opioid use in the past month. We hypothesised that fewer than 50% of anaesthesiologists routinely used these techniques during this period. Results The overall response rate was 2% among ASA members (614/31 000) and 12% among European Society of Anaesthesiology and Intensive Care (ESAIC) members (414/3500). Concern about opioid use was reported as high in ESAIC and ASA members (90% vs 83%, P <0.001). Daily use of opioid sparing techniques was reported by 37% (95% confidence interval [CI] 32–42%) of ESAIC and 40% (95% CI 36–45%) of ASA members. OFA use was less common overall but reported to be higher by ASA repondents (21%, 95% CI 18–25%) vs 12% (95% CI 9–15%), P <0.001) for EASIC respondents. Perceived risks differed: EASIC respondents more often cited haemodynamic instability (43% vs 16%, P <0.001), whereas ASA respondents more often cited patient dissatisfaction (55% vs 30%) and uncontrolled pain (72% vs 53%, both P <0.001). Key barriers to OFA adoption included limited training, low confidence, and lack of evidence-based guidelines. Conclusions Interest in opioid-sparing anaesthesia and OFA is widespread, but routine use remains modest and varies by region. Regional perceptions, institutional protocols, and confidence in evidence appear to influence implementation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».