Effect of perioperative multimodal analgesia protocol on pain scores and recovery in dogs undergoing cruciate ligament repair
Notice bibliographique
Résumé
Imagine a 30-kg Labrador Retriever recovering from tibial plateau levelling osteotomy (TPLO): despite receiving a standard opioid protocol, the dog is vocalising, reluctant to bear weight, and showing elevated heart rate six hours post-surgery. This scenario, familiar to veterinary surgeons worldwide, highlights the limitations of single-agent analgesia for orthopaedic procedures [1]. This research compared a multimodal analgesia protocol combining methadone, fentanyl constant rate infusion (CRI), intra-articular bupivacaine, meloxicam, and gabapentin against a standard methadone-meloxicam protocol in 32 dogs undergoing TPLO at the National University of San Marcos veterinary teaching hospital, Lima, Peru. Pain was assessed using the Glasgow Composite Measure Pain Scale-Short Form (CMPS-SF) at seven time points over 48 hours. The multimodal group showed significantly lower pain scores at all post-operative time points (p < 0.01), with the greatest difference at 2 hours (3.8 ± 1.2 vs 5.6 ± 1.4, p < 0.001). Time to first unassisted weight-bearing was 40% shorter in the multimodal group (8.4 ± 2.1 vs 14.2 ± 3.6 hours, p < 0.001). Rescue analgesia was required in 12.5% of multimodal vs 43.8% of standard cases. These findings support adoption of multimodal protocols for TPLO in dogs.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».