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Enregistrement W2468340893 · doi:10.1155/2016/7318595

Intubation Success through I-Gel® and Intubating Laryngeal Mask Airway® Using Flexible Silicone Tubes: A Randomised Noninferiority Trial

2016· article· en· W2468340893 sur OpenAlexaff
Latha Naik, Neerja Bhardwaj, Indu Sen, Rakesh V. Sondekoppam

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology Research and Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesPostgraduate Institute of Medical Education and Research, Chandigarh
Mots-clésIntubationMedicineAlgorithmMathematicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. The study aims to test whether flexible silicone tubes (FST) improve performance and provide similar intubation success through I-Gel as compared to ILMA. Our trial is registered in CTRI and the registration number is "CTRI/2016/06/006997." Methods. One hundred and twenty ASA status I-II patients scheduled for elective surgical procedures needing tracheal intubation were randomised to endotracheal intubation using FST through either I-Gel or ILMA. In the ILMA group (n = 60), intubation was attempted through ILMA using FST and, in the I-Gel group (n = 60), FST was inserted through I-Gel airway. Results. Successful intubation was achieved in 36.67% (95% CI 24.48%-48.86%) on first attempt through I-Gel (n = 22/60) compared to 68.33% (95% CI 56.56%-80.1%) in ILMA (n = 41/60) (p = 0.001). The overall intubation success rate was also lower with I-Gel group [58.3% (95% CI 45.82%-70.78%); n = 35] compared to ILMA [90% (95% CI 82.41%-97.59%); n = 54] (p < 0.001). The number of attempts, ease of intubation, and time to intubation were longer with I-Gel compared to ILMA. There were no differences in the other secondary outcomes. Conclusion. The first pass success rate and overall success of FST through an I-Gel airway were inferior to those of ILMA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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