Minimally Painful Local Anesthetic Injection for Cleft Lip/Nasal Repair in Grown Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There has been a recent interest in injecting large body and face areas with local anesthetic in a minimally painful manner. The method includes adherence to minimal pain injection details as well feedback from the patient who counts the number of times he feels pain during the injection process. This article describes the successes and limitations of this technique as applied to primary cleft lip/nasal repair in grown patients. METHODS: Thirty-two primary cleft lip patients were injected with local anesthesia by 3 surgeons and then underwent surgical correction of their deformity. At the beginning of the injection of the local anesthetic, patients were instructed to clearly inform the injector each and every time they felt pain during the entire injection process. RESULTS: The average patient felt pain only 1.6 times during the injection process. This included the first sting of the first 27-gauge needle poke. The only pain that 51% of the patients felt was that first poke of the first needle; 24% of the patients only felt pain twice during the whole injection process. The worst pain score occurred in a patient who felt pain 6 times during the injection process. Ninety-one percent of the patients felt no pain at all after the injection of the local anesthetic and did not require a top-up. CONCLUSION: It is possible to successfully and reliably inject local anesthesia in a minimally painful manner for cleft lip and nasal repair in the fully grown cleft patient.
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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle