Physiological Signal Processing for Individualized Anti-nociception Management During General Anesthesia: a Review
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
OBJECTIVE: The aim of this paper is to review existing technologies for the nociception / anti-nociception balance evaluation during surgery under general anesthesia. METHODS: General anesthesia combines the use of analgesic, hypnotic and muscle-relaxant drugs in order to obtain a correct level of patient non-responsiveness during surgery. During the last decade, great efforts have been deployed in order to find adequate ways to measure how anesthetic drugs affect a patient's response to surgical nociception. Nowadays, though some monitoring devices allow obtaining information about hypnosis and muscle relaxation, no gold standard exists for the nociception / anti-nociception balance evaluation. Articles from the PubMed literature search engine were reviewed. As this paper focused on surgery under general anesthesia, articles about nociception monitoring on conscious patients, in post-anesthesia care unit or in intensive care unit were not considered. RESULTS: In this article, we present a review of existing technologies for the nociception / anti-nociception balance evaluation, which is based in all cases on the analysis of the autonomous nervous system activity. Presented systems, based on sensors and physiological signals processing algorithms, allow studying the patients' reaction regarding anesthesia and surgery. CONCLUSION: Some technological solutions for nociception / antinociception balance monitoring were described. Though presented devices could constitute efficient solutions for individualized anti-nociception management during general anesthesia, this review of current literature emphasizes the fact that the choice to use one or the other mainly relies on the clinical context and the general purpose of the monitoring.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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