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Enregistrement W1691682690 · doi:10.1155/2015/485802

The Impact of Intravenous Lidocaine on ICP in Neurological Illness: A Systematic Review

2015· review· en· W1691682690 sur OpenAlexaff
Frederick A. Zeiler, Nick Sader, Colin Kazina

Notice bibliographique

RevueCritical Care Research and Practice · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLidocaineMedicineAnesthesiaMEDLINECochrane LibraryRandomized controlled trialSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The goal of our study was to perform a systematic review of the literature to determine the effect that intravenous (IV) lidocaine had on ICP in patients with neurological illness. Methods. All articles are from MEDLINE, BIOSIS, EMBASE, Global Health, Scopus, Cochrane Library, the International Clinical Trials Registry Platform (inception to March 2015). The strength of evidence was adjudicated using both the Oxford and GRADE methodology. Results. Ten original articles were considered for the final review. There were 189 patients studied. Seven studies focused on prophylactic pretreatment with IV lidocaine to determine if there would be an attenuation of ICP spikes during stimulation, with 4 displaying an attenuation of ICP. Three studies focused on a therapeutic administration of IV lidocaine in order to determine ICP reduction effects. All therapeutic studies displayed a reduction in ICP. Conclusions. We cannot make a strong definitive recommendation on the effectiveness of IV lidocaine on the attenuation of ICP spikes during stimulation. There currently exists both Oxford 2b and GRADE B literature to support and refute the attenuation of ICP spikes with IV lidocaine during stimulation. There currently exists Oxford 2b, GRADE B evidence to support ICP reduction with lidocaine when used as a therapeutic agent.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,006
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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