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Enregistrement W2615530846 · doi:10.1016/j.pratan.2017.04.003

Protection oculaire au bloc opératoire : les recommandations ?

2017· article· fr· W2615530846 sur OpenAlexaff
Florian Robin, Frédérique Boutin, Karine Nouette‐Gaulain

Notice bibliographique

RevueLe Praticien en Anesthésie Réanimation · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueIntraoperative Neuromonitoring and Anesthetic Effects
Établissements canadiensHôpital Notre-Dame
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologyCorneal abrasionSurgeryBlindnessOptometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Les lésions oculaires qui surviennent au décours d’une anesthésie pour chirurgie non ophtalmologique sont des complications rares, dont l’incidence est estimée à 0,023 %. Les atteintes cornéennes (kératite superficielle ou ulcération) sont les plus fréquentes et pourraient être prévenues par des mesures simples et peu contraignantes. La mise en place d’une bande adhésive, parfaitement occlusive, dès perte du réflexe ciliaire, est la première des mesures efficaces. En cas de chirurgies à risque (position ventrale ou latérale, chirurgie cervicofaciale), l’utilisation de solutions lubrifiantes ou de pansements transparents est recommandée. Les pertes de la vision postopératoires sont les complications les plus redoutées par les anesthésistes car elles sont associées à un pronostic fonctionnel catastrophique. Leur prévention passe par une évaluation attentive des facteurs de risque liés au patient et à sa chirurgie. Elle s’attache également à la mise à disposition dans les blocs opératoires de matériels adaptés pour éviter toute compression des globes oculaires. La sensibilisation des équipes par la mise en place de protocole de prévention des lésions oculaires lors d’un acte opératoire est probablement l’un des éléments déterminants, qui doit permettre la diminution de l’incidence des complications oculaires.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0140,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,277 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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