Localization of epidural space: A review of available technologies
Notice bibliographique
Résumé
Although epidural analgesia is widely used for pain relief, it is associated with a significant failure rate. Loss of resistance technique, tactile feedback from the needle, and surface landmarks are traditionally used to guide the epidural needle tip into the epidural space (EDS). The aim of this narrative review is to critically appraise new and emerging technologies for identification of EDS and their potential role in the future. The PubMed, Cochrane Central Register of Controlled Clinical Studies, and Web of Science databases were searched using predecided search strategies, yielding 1048 results. After careful review of abstracts and full texts, 42 articles were selected to be included. Newer techniques for localization of EDS can be broadly classified into techniques that (1) guide the needle to the EDS, (2) identify needle entry into the EDS, and (3) confirm catheter location in EDS. An ideal method should be easy to learn and perform, easily reproducible with high sensitivity and specificity, identifies inadvertent intrathecal and intravascular catheter placements with ease, feasible in perioperative setting and have a cost-benefit advantage. Though none of them in their current stages of development qualify as an ideal method, many show tremendous potential. Some techniques are useful in patients with difficult spinal anatomy and infants, and thus are complementary to traditional methods. In addition to improving the existing technology, future research should aim at proving the superiority of these techniques over traditional methods, specifically regarding successful EDS localization, better safety profile, and a favorable cost-benefit ratio.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».