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Enregistrement W26366515 · doi:10.1177/0310057x1103900619

A Comparison of the Forces Applied to a Manikin during Laryngoscopy with the Glidescope <sup>®</sup> and Macintosh Laryngoscopes

2011· article· en· W26366515 sur OpenAlexaff
T. Russell, C. Lee, Murat Fırat, Richard M. Cooper

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia and Intensive Care · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaryngoscopesMedicineGlottisLaryngoscopyIntubationAirwayFootplateAnesthesiaSurgeryLarynxMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The force applied during laryngoscopy can cause local tissue trauma and can induce cardiovascular responses and cervical spine movement in susceptible patients. Previous studies have identified numerous operator and patient factors that influence the amount of force applied during intubation. There are few studies evaluating the effect of different laryngoscope blades and no study involving video laryngoscopes. In this study we measured the forces using two laryngoscopic techniques. Three FlexiForce Sensors (A201-25, Tekscan, Boston, MA, USA) were attached to the concave blade surface of a Macintosh and a GlideScope laryngoscope. Experienced anaesthetists performed Macintosh and GlideScope intubations on the Laerdal Airway Management Trainer manikin. Compared to Macintosh intubations, the GlideScope intubations had equal or superior views of the glottis with 55%, 58% and 66% lower median peak, average and impulse forces applied to the tongue base. The distal sensor registered the most force in both devices and the force distribution pattern was similar between the devices. The findings suggest that the GlideScope requires less force for similar or better laryngoscopic views, at least in a manikin model.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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