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Enregistrement W2050891034 · doi:10.1111/j.1473-2165.2005.00203.x

Nitrous oxide as an adjunct in tumescent liposuction

2005· article· en· W2050891034 sur OpenAlexaff
Garrett Bird, Clifford Albert

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmetic Dermatology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Contouring and Surgery
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiposuctionMedicineAmbulatorySurgeryAdjunctNitrous oxideAnestheticAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nitrous oxide (N(2)O) has been used as an anesthetic for over 300 years. It is safe, easy to use, and effective. In this article we will document N(2)O use as an adjunct to tumescent liposuction. The history, mechanism of action, use, and safety in ambulatory surgery of N(2)O are reviewed. OBJECTIVE: The authors intend to review the history of both tumescent liposuction and N(2)O in surgery, discuss the possible adverse reactions, and present guidelines for the use of N(2)O during tumescent liposuction. METHODS: A Medline review of articles, 1966-2004, related to N(2)O was performed, using the search terms nitrous, oxide, safety, toxicity, mechanism, anesthetic, surgery, risks, and delivery. Articles that were cited by the authors of this subset of original articles were also used when appropriate. Articles were rated and included based on date of publication, level of evidence, and applicability to tumescent liposuction. RESULTS AND CONCLUSIONS: Nitrous oxide is safe, easily administered, inexpensive, and is an effective adjunct to tumescent liposuction. It provides a high level of pain control, and is patient controlled, while not putting the patient at risk of full anesthesia. When used correctly, with proper equipment, it poses little risk to either patients or healthcare workers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,269 · 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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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