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Enregistrement W2010895108 · doi:10.2174/138945005774574452

Epidural Analgesia in the Post-Anaesthesia Care Unit

2005· review· en· W2010895108 sur OpenAlexaff
Francesco Donatelli, De Q.H. Tran, Giovanni Mistraletti, F. Carli

Notice bibliographique

RevueCurrent Drug Targets · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnesthesiaRegional anaesthesiaUnit (ring theory)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidural analgesia is widely used for postoperative pain in a variety of surgical operations and it is recognised to provide superior quality of analgesia when compared with systemic opioids. The combination of low doses of local anaesthetics and opioids appears to provide optimal analgesia with minimal motor blockade. However, side effects have been reported with epidural analgesia such as postoperative nausea and vomiting (PONV), respiratory depression and arterial hypotension. Although the incidence of these side effects is lower than those reported with the use of systemic opioids, they can contribute to a delay in discharging patients from PACU. Epidural analgesia is also associated with perioperative hypothermia. The incidence of cognitive dysfunction is not decreased by using postoperative epidural analgesia. Assessment of the quality of analgesia by using pain visual analogue score (VAS) at rest and with movements or on coughing remains the most preferred in PACU, although there are limitations with this measurement. Epidural failure due to technical failure or malposition of the catheter represents potential problems having direct consequence on the quality of analgesia provided. All epidural catheters have to be checked and the quality of analgesia assessed before patients are discharging from PACU to the surgical wards. With advances in pain pharmacology, multimodal interventions and adjuvants can be used safely with the intent of providing better analgesia and decreasing the side effects associated with one technique.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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