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Enregistrement W2330338481 · doi:10.1017/s0317167100006302

Neuromonitoring During Surgery for Paediatric Spinal Deformity in Canada (2007)

2009· article· en· W2330338481 sur OpenAlexaffvenueabout
Jonathan Norton, Douglas Hedden

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraoperative Neuromonitoring and Anesthetic Effects
Établissements canadiensStollery Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal deformityDeformitySpinal surgerySurgeryStaffingEconomic shortagePhysical therapyGeneral surgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neuromonitoring during paediatric (and adult) spinal deformity surgery helps to reduce the risk of both permanent and short term neurological damage. A shortage of neurophysiologists and technicians limits the availability of this service. Not all surgeons believe neuromonitoring offers neuroprotection during spinal surgery. This study aimed to document the degree to which paediatric patients undergoing spinal deformity correction surgery have their spinal cord function monitored. METHODS: A questionnaire was sent electronically to all of the surgical members of the Canadian Paediatric Spinal Deformity Study Group. RESULTS: Results were received from 9/9 centres indicating that monitoring was performed in 7/9 centres, with one further centre awaiting staffing. Whilst half of those centres that do monitor only monitor sensory and motor evoked potentials, the remaining centres also use EMG and EEG to assess the state of the patient intraoperatively. CONCLUSIONS: Despite a shortage of staff, most paediatric spinal deformity surgeons in Canada who wish to, are able to neurophysiologically monitor their surgical cases. Neuromonitoring appears to be becoming a standard of care, at least for paediatric spinal deformity surgery. There is an urgent need for the establishment of national standards for both technologists and interpreters, as well as training programmes for both these groups.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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