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Enregistrement W2025648110 · doi:10.1213/ane.0b013e3181a94c75

Preinsertion Paramedian Ultrasound Guidance for Epidural Anesthesia

2009· article· en· W2025648110 sur OpenAlexaff
Denis Tran, Allaudin A. Kamani, Victoria A. Lessoway, Carly Peterson, King Wei Hor, Robert Rohling

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensB.C. Women's Hospital & Health CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidural spaceUltrasoundLumbarNuclear medicineAnesthesiaSurgeryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ultrasound is receiving growing interest for improving the guidance of needle insertion in epidural anesthesia. Defining a paramedian ultrasound scanning technique would be helpful for correctly identifying the vertebral level. Finding surrogate measures of the depth of the epidural space may also improve the ease of scanning. METHODS: We examined 20 parturients with pre-epidural ultrasound in the paramedian plane, and the predicted depth was compared with the actual midline depth. The actual depth was also compared with subject biometrics, depth of transverse process, and thickness of lumbar fat. RESULTS: The scanning technique allowed the depth of the epidural space to be measured in all subjects. The depth measured in ultrasound was strongly correlated to the actual depth (R(2) = 0.8 and 95% limits of agreement of -14.8 to 5.2 mm), unlike patient biometrics (R(2) < 0.25), the depth of the neighboring transverse processes (R(2) = 0.35 and 95% limits of agreement of -13.8 to 19.1 mm), or the thickness of overlying fat (R(2) = 0.66). The duration of the ultrasound scan was 10 min at the beginning of the trial and 3 min for the last subjects. CONCLUSIONS: Paramedian ultrasound can be used to estimate the midline depth to the epidural space. The surrogate measures are not sufficiently correlated with the depth to the epidural space to recommend them as a replacement for the actual depth to the epidural space measurement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations57
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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