MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2170342759 · doi:10.5539/gjhs.v7n6p88

Safety and Efficacy of Propranolol in Comparison With Combination of Fentanyl and Ketamine as Premedication in Cataract Surgery Under the Topical Anesthesia

2015· article· en· W2170342759 sur OpenAlexvenueno aff
Farhad Fazel, Hamidhajigholam Saryazdi, Leila Rezaei, Mohammad Mahboubi

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPremedicationMedicineAnesthesiaFentanylKetaminePropranololHemodynamicsCataract surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the safety and effects of propranolol as a premedication before cataract surgery and compared them with the usual combination doses of fentanyl and ketamine. Among all reffered patients to Feiz Hospital of Esfahan for cataract surgery, 122 patients between Mar to Sep 2010 were enrolled in this study and randomly allocated into one of the following equal groups: 40 mg propranolol, 2 hours before surgery and combination of 15 mg ketamine and 50 µg fentanyl l. 5 min before surgery. The ability to control of hemodynamic instabilities caused by stress and to gain patients satisfaction was compared between two groups. Also, the efficacy of each premedication to control of hemodynamic changes during surgery were evaluated and compared. No significant differences were seen in the patients satisfaction and controlling of stress induced hemodynamic changes between two groups (P>0.05). However, patients in ketamine + fentanyl group showed more nausea and less pain during and after surgery. Moreover, no significant adverse effects were reported during and after the surgery. Our results demonstrated that propranolol can be used safely as a premedication in cataract surgery in the comparable efficacy to ketamine plus fentanyl premedication.

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)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Journal of Health ScienceMême sujetIntraocular Surgery and LensesTravaux en français237 207