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Enregistrement W2031781304 · doi:10.1111/anae.12356

Comparison of the Baska <sup>®</sup> mask with the single‐use laryngeal mask airway in low‐risk female patients undergoing ambulatory surgery

2013· article· en· W2031781304 sur OpenAlexaff
V. Alexiev, Alan Ochana, D. Abdelrahman, J. Coyne, John G. McDonnell, Daniel O’Toole, Patrick J. Neligan, John G. Laffey

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInsertion timeLaryngeal mask airwayLaryngospasmSeal (emblem)SurgerySupraglottic airwayComplicationIntubationAirwayAnesthesiaAirway management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compared the Baska(®) mask with the single-use classic laryngeal mask airway (cLMA) in 150 females at low risk for difficult tracheal intubation in a randomised, controlled clinical trial. We found that median (IQR [range]) seal pressure was significantly higher with the Baska mask compared with the cLMA (40 (34-40 [16-40]) vs 22 (18-25 [14-40]) cmH2O, respectively, p < 0.001), indicating a better seal. In contrast, the first time success rate for insertion of the Baska mask was lower than that seen with the cLMA (52/71 (73%) vs 77/99 (98%), respectively, p < 0.001). There were no differences in overall device insertion success rates (78/79 (99%) vs 68/71 (96%), respectively, p = 0.54). The Baska mask proved more difficult to insert, requiring more insertion attempts, taking longer to insert and had higher median (IQR [range]) insertion difficulty scores (1.6 (0.8-2.2 [0.1-5.6]) vs 0.5 (0.3-1.4 [0.1-4.0]), respectively, p < 0.001). There was also an increased rate of minor blood staining of the Baska mask after removal, but there were no differences in other complication rates, such as laryngospasm, or in the severity of throat discomfort. In conclusion, in clinical situations where the seal with the glottic aperture takes priority over ease of insertion, the Baska mask may provide a useful alternative to the cLMA.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations43
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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