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Enregistrement W1994344181 · doi:10.1213/01.ane.0000074540.87625.5f

Nebulization of Lidocaine with Varied Oxygen Flow Rates

2003· letter· en· W1994344181 sur OpenAlexaff
Ban C. H. Tsui, Stephan Malherbe

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2003
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLidocaineMedicineAnesthesiaNebulizerOxygen deliveryOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: The delivery of lidocaine via small-volume nebulizers (SVN) can be used as topical anesthesia for use during flexible bronchoscopy in infants and children. Although the SVN is small and easy to use, the rate of nebulization at different gas flow rates is not well known. Since the total amount of nebulized lidocaine delivered to pediatric patients in relation to time and flow rates is important to prevent lidocaine toxicity (1), we recently conducted an in vitro study that evaluated the rate of nebulization of lidocaine with differential oxygen flow rates. Five SVNs (Misty-Neb Nebulizer, Allegiance, IL) were studied. Each SVN was filled with 5 mL of 4% lidocaine and connected to a pediatric facemask. The SVN was connected to the dispensing oxygen at flow rates of 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, and 10 L/min, respectively. The dispensing oxygen was temporarily stopped at 5-min intervals and the lidocaine was allowed to settle in the SVN to measure the residual volume. On the basis of the results of this study (Fig. 1), the amount of lidocaine nebulized at different oxygen flow rates and time periods can be estimated. This information may be used to limit the possible maximum lidocaine delivered to the patient by adjusting gas flow rates and reducing time exposure. Other brands of SVN may need separate calibration, as this study only examined one particular brand.Figure 1: Rate of nebulization of lidocaine with varied oxygen flow rates.Ban Ch. Tsui, MD, MSC, FRCP(C)) Stephan Malherbe, MB, ChB, MMed, FCA(SA)

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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