Anesthesia can be safely provided for children in a high‐field intraoperative magnetic resonance imaging environment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the challenges associated with providing safe anesthesia and perioperative care for children in a remote intraoperative magnetic resonance (iMR) operating room (OR) and to identify perioperative anesthesia outcomes, including adverse events related to the iMR environment. BACKGROUND: Increasingly, children undergo neurosurgical procedures in a high-field iMR OR. We describe a 10-year experience of providing anesthesia for children in this environment with a mobile 1.5-Tesla magnet. METHODS: A 10-year retrospective analysis was conducted of children who underwent neurosurgical procedures in a high-field mobile iMR OR. Primary outcomes related to perioperative adverse events and recovery profiles. Results were expressed as mean ± sd or median (range), as appropriate. RESULTS: One hundred and five procedures were performed on 98 children, aged 4 months-18 years, weighing 6-112 kg. The commonest two diagnostic categories were tumor (n = 52) and seizures (n = 27). Median anesthetic time was 439 (185-710) mins. There were no significant adverse events related to the iMR environment. The mean postanesthetic care unit admission temperature was 37 ± 0.9°C and the mean modified Aldrete Score at 30 mins was 7.2 ± 0.9. Two patients experienced seizures in the immediate postoperative period, readily controlled with propofol. There was one breach of MR safety protocol, and no adverse events related to patient transport. CONCLUSIONS: Anesthesia and perioperative care of children in an iMR setting were associated with a very low incidence of complications, despite the duration of the procedures involved. Such success depends upon a cohesive team-based approach.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».