Dural Tissue Trauma and Cerebrospinal Fluid Leak after Epidural Needle Puncture
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effects of epidural needle design, angle, and bevel orientation on cerebrospinal fluid leak after puncture have not been reported. The impact of these factors on leak rate was examined using a dural sac model. Dural trauma was examined using scanning electron microscopy. METHODS: Human cadaveric dura, mounted on a cylindrical model, was punctured with epidural needles using a micromanipulator. Tissue was punctured at 15 cm H2O (left lateral decubitus) system pressure, and leak was measured at 25 cm H2O (semisitting) pressure. Leak rates and trauma were compared for the following: (1) six different epidural needles at 90 degrees, bevel parallel to the dural long axis; (2) 18-gauge Tuohy and 18-gauge Special Sprotte epidural needles, 30 degrees versus 90 degrees; (3) 18-gauge Tuohy, bevel perpendicular versus parallel to the dural long axis. RESULTS: With the 90 degrees puncture, bevel parallel, the greatest leak occurred with a 17-gauge Hustead (516 +/- 319 ml/15 min), and the smallest leak occurred with a 20-gauge Tuohy (100 +/- 112 ml/15 min; P = 0.0018). A 20-gauge Tuohy puncture led to statistically significant reductions in leak (P value range, 0.0001-0.0024) compared with all needles except the Special Sprotte. With the 30 degrees versus 90 degrees angle, 30 degrees punctures with an 18-gauge Tuohy produced nonstatistically significant leak reductions compared with the 18-gauge Tuohy at 90 degrees. The puncture angle made no difference for the Special Sprotte. Nonsignificant reductions were found for the Special Sprotte compared with the Tuohy. With the 18-gauge Tuohy bevel orientation, perpendicular orientation produced nonstatistically significant reductions in leak compared with parallel orientation. CONCLUSIONS: Cerebrospinal fluid leak after puncture was influenced most by epidural needle gauge. Leak rate was significantly less for the 20-gauge Tuohy needle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».