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Enregistrement W2052062209 · doi:10.1155/2014/595837

Controversies in the Anesthetic Management of Intraoperative Rupture of Intracranial Aneurysm

2014· review· en· W2052062209 sur OpenAlexaff
Tumul Chowdhury, Andrea Petropolis, Marshall F. Wilkinson, Bernhard Schaller, Nora Sandu, Ronald B. Cappellani

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology Research and Practice · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAneurysmClipping (morphology)Subarachnoid hemorrhageAnestheticEndovascular coilingAnesthesiaNeuroprotectionHypothermiaIntensive care medicineSurgeryEndovascular treatmentInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite great advancements in the management of aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH), outcomes following SAH rupture have remained relatively unchanged. In addition, little data exists to guide the anesthetic management of intraoperative aneurysm rupture (IAR), though intraoperative management may have a significant effect on overall neurological outcomes. This review highlights the various controversies related to different anesthetic management related to aneurysm rupture. The first controversy relates to management of preexisting factors that affect risk of IAR. The second controversy relates to diagnostic techniques, particularly neurophysiological monitoring. The third controversy pertains to hemodynamic goals. The neuroprotective effects of various factors, including hypothermia, various anesthetic/pharmacologic agents, and burst suppression, remain poorly understood and have yet to be further elucidated. Different management strategies for IAR during aneurysmal clipping versus coiling also need further attention.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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