The Utility of Ultrasound Imaging in Predicting Ease of Performance of Spinal Anesthesia in an Orthopedic Patient Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Ultrasonography of the spine improves technical performance of spinal anesthesia, but what is unclear is whether it can predict difficulty. We tested the hypothesis that a good ultrasound view at a given intervertebral level is associated with absence of technical difficulty. METHODS: We performed preprocedural ultrasound of the L1-S1 intervertebral spaces in 100 patients undergoing orthopedic surgery. Visibility of the ligamentum flavum-dura mater and the posterior longitudinal ligament was evaluated using paramedian sagittal oblique and transverse midline (TM) views. Views were classified as good if both of these structures were visible on ultrasound. An operator, blinded to the ultrasound scan, performed surface landmark-guided spinal anesthesia using a midline approach. Absence of technical difficulty was defined as successful dural puncture within 2 skin punctures or 10 needle passes. RESULTS: A good TM view had the best diagnostic accuracy; if this view was obtained, absence of technical difficulty with dural puncture at that level was highly likely (positive predictive value, 85%). Dural puncture could still be feasible despite the absence of a good TM view, as reflected by a negative predictive value of 30%. This was attributed to the limitations of ultrasound imaging in this patient population, as well as the low overall prevalence of difficult dural puncture. Parasagittal oblique views did not have significant diagnostic utility for a midline needle approach. CONCLUSIONS: Ultrasound can be useful in predicting the absence of technical difficulty in performing dural puncture and thus in selecting the optimal intervertebral level for spinal anesthesia.
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 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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».