An evidence‐based approach to airway management: is there a role for clinical practice guidelines?
Notice bibliographique
Résumé
Complications arising out of airway management represent an important cause of anaesthesia-associated morbidity and mortality. Anaesthetic practice itself can lead to preventable harm, a particular example being persistent attempts at direct laryngoscopy, that results in delay in employing alternative strategies (or devices) when intubation is difficult. When patients are injured, expert review is called upon and often concludes that airway management provided by the anaesthetists was substandard. Many training programmes do not offer their trainees structured or organised teaching in airway management and many trainees probably enter practice with limited skills to deal with difficult airways. The literature on the management of the difficult airway in anaesthesia practice (especially as it relates to new technology and salvage strategies) is expanding rapidly. New technologies and practised response algorithms may be helpful in the management of the difficult airway, reducing the potential for adverse patient outcomes. Specialist societies and national interest groups can play an important role by critically reviewing and then applying the evidence base to generate clinical practice guidelines. The recommendations contained in such guidelines should be based on the most current evidence and they should be reviewed regularly for their content and continued relevance.
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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 | 0,090 | 0,271 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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.
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 ».