Current trends in anesthesia for esophagectomy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Despite marked improvements in perioperative outcomes, esophagectomy continues to be a high-risk operation associated with significant morbidity and mortality. Progress has been achieved through evidence-based changes in preoperative optimization, intraoperative ventilation strategies, fluid therapy, and analgesia, as well as expedited postoperative recovery pathways. This review will summarize the recent literature on the anesthetic management of patients undergoing esophageal resection. RECENT FINDINGS: The current focus in publications on the perioperative management of esophagectomy patients can be summarized under the umbrella term of enhanced recovery pathways, focusing on ventilation, fluid therapy, analgesia and minimally invasive surgical approaches. Lung protective ventilation reduces pulmonary complications in cases requiring one-lung ventilation. Excess fluid administration contributes to morbidity while restrictive approaches have not resulted in an increased risk of acute kidney injury. Goal-directed fluid therapy remains intuitive yet unproven. Thoracic epidural analgesia reduces the systemic inflammatory response, pulmonary complications, and enhances postoperative pain control, yet if causing perioperative hypotension may be associated with anastomotic leaks. Enhanced recovery pathways have facilitated low morbidity and mortality rates in a high-risk population but are heterogeneous and limited by a weak evidence base. Minimally invasive surgical approaches are increasingly popular and appear to have at least equivalent outcomes to open procedures. SUMMARY: The morbidity and mortality after esophagectomy remains high despite significant improvements over the last decades. Enhanced recovery pathways appear promising in achieving further marginal gains but at present are lacking large scale, prospective, multicenter evidence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».