From basic concepts to emerging technologies in regional anesthesia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The present article details how our understanding of the basic concepts of regional anesthesia has recently evolved. We will appraise current technological advances and question the commensurate nature of the relationship between tradition and innovation. RECENT FINDINGS: Ultrasound localization has enhanced our understanding of the needle-nerve relationship. Intraneural injection of local anesthetic may occur with greater frequency than previously thought without inevitably leading to neurological complications. The ratio of neural to non-neural tissue varies both between and within nerves and may be an important determinant of neural injury. Ultrasonographic evidence of intraneural injection is subject to observer expertise and the resolution of the ultrasound image. Current ultrasound resolution capability does not reliably permit differentiation between intrafascicular and extrafascicular drug injection. Perineural electrical impedance may be a determinant of current threshold and conceivably distinguish between intraneural and extraneural tissue. Technology that enhances the sonographic image of both procedure needle and target nerve is the focus of current endeavors in ultrasound innovation.There is inconclusive evidence that the use of ultrasound technology has reduced the incidence of local anesthetic toxicity. Lipid emulsion therapy is now an accepted treatment for systemic local anesthetic toxicity. There are new reports on the development of an ultra long-acting local anesthetic agent that would permit lower doses and superannuate catheter-based continuous regional anesthesia techniques. SUMMARY: Over the past decade, our understanding of the fundamental concepts of regional anesthesia continues to be challenged by emerging experimental and clinical evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».