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Enregistrement W1968923700 · doi:10.1155/2011/362396

Pain and Efficacy Rating of a Microprocessor-Controlled Metered Injection System for Local Anaesthesia in Minor Hand Surgery

2011· article· en· W1968923700 sur OpenAlexaff
André S. Nimigan, Bing Siang Gan

Notice bibliographique

RevuePain Research and Treatment · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Anxiety and Anesthesia Techniques
Établissements canadiensSt Joseph's Health CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnesthesiaSyringeRandomized controlled trialLocal anestheticLocal anaestheticSurgerySyringe driver

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. Little attention has been given to syringe design and local anaesthetic administration methods. A microprocessor-controlled anaesthetic delivery device has become available that may minimize discomfort during injection. The purpose of this study was to document the pain experience associated with the use of this system and to compare it with use of a conventional syringe. Methods. A prospective, randomized clinical trial was designed. 40 patients undergoing carpal tunnel release were block randomized according to sex into a two groups: a traditional syringe group and a microprocessor-controlled device group. The primary outcome measure was surgical pain and local anaesthetic administration pain. Secondary outcomes included volume of anaesthetic used and injection time. Results. Analysis showed that equivalent anaesthesia was achieved in the microprocessor-controlled group despite using a significantly lower volume of local anaesthetic (P = .0002). This same group, however, has significantly longer injection times (P < .0001). Pain during the injection process or during surgery was not different between the two groups. Conclusions. This RCT comparing traditional and microprocessor controlled methods of administering local anaesthetic showed similar levels of discomfort in both groups. While the microprocessor-controlled group used less volume, the total time for the administration was significantly greater.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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