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Enregistrement W2332153808 · doi:10.1097/00006254-200203000-00022

Topical Anesthesia for Minor Gynecological Procedures: A Review

2002· review· en· W2332153808 sur OpenAlexaff
Arthur Zilbert

Notice bibliographique

RevueObstetrical & Gynecological Survey · 2002
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Anxiety and Anesthesia Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTetracaineTopical anestheticLidocaineBenzocainePrilocaineMepivacaineAnesthesiaTopical anesthesiaHysteroscopyAnestheticLocal anestheticLocal anesthesiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reviews the published literature for topical anesthetics that have been used for pain relief during minor gynecological procedures. EMLA (an eutectic mixture of the local anesthetics, lidocaine 2.5% and prilocaine 2.5%), which is the best-studied topical anesthetic, produces effective analgesia for superficial surgical procedures after application for 5 to 10 minutes and has been extensively studied in various procedures including removal of genital warts, vulval biopsy, laser treatment of CIN lesions, and hysteroscopy. EMLA is well tolerated and provides good pain relief for procedures involving the surface tissues such as removal of genital warts and hysteroscopy. For procedures involving deeper tissues, EMLA reduces the pain of local anesthetic injection. Other topical anesthetics, such as lidocaine gel and spray, benzocaine 20% gel, mepivacaine solution, tetracaine solution, and cocaine spray, have been less extensively studied in these indications, and benefits seem to be limited. Target Audience: Obstetricians & Gynecologists, Family Physicians Learning Objectives: After completion of this article, the reader will be able to list the various topical anesthetics studied for use in minor gynecologic procedures and to identify the efficacy of each solution in providing analgesia for minor gynecologic procedures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,233 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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