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Enregistrement W2748682004 · doi:10.1111/anae.13955

Category‐1 caesarean section, airways and Julius Caesar. A reply

2017· letter· en· W2748682004 sur OpenAlexaff
Aaron J. Krom, Yoram Cohen, Tiberiu Ezri, Stephen H. Halpern, J. Philip Miller, Yehuda Ginosar

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCaesarean sectionIntubationProcess (computing)BackupIntensive care medicineVentilation (architecture)Airway managementPregnancyAnesthesiaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Sorbello and Micaglio for their comments. We agree that pregnant patients present unique challenges for airway management 1. In our study on anaesthesia management for emergency caesarean delivery in women with predicted difficult intubation/ventilation 2, literature searches focused on data sources exclusively from obstetric patients. However, in some nodes on the decision tree, obstetric data was unavailable and we had no alternative but to make some assumptions and extrapolate data from non-obstetric situations (e.g. obese patients). It is likely that the true (unknown) obstetric data would be somewhat different, but based on our sensitivity analysis 2, this would not impact greatly on the final outcome of our study. Yentis wrote that while decision analysis “involves many assumptions and estimations” it “emphasises the role of using such evidence as exists in a more structured and focused way” 3. By contrast, he stated that the traditional decision making process “relies purely on assumptions and estimations–worse, there is no structured incorporation of evidence or estimation of actual likelihoods at all. Instead the process is entirely intuitive”. In light of these remarks, we challenge both clinical assertions made by Sorbello and Micaglio, firstly that “regional anaesthesia should not even be attempted if difficult ventilation is anticipated”, and secondly, that “awake technique is preferable if there is anticipated difficult ventilation”. We do not agree that regional anaesthesia should not be attempted. In fact, most obstetric anaesthetists would prefer regional anaesthesia under these circumstances if time permitted and appropriate backup equipment was available 4. Indeed, the most important contribution of epidural labour analgesia to maternal safety has been the ability to rapidly and safely convert epidural labour analgesia to surgical anaesthesia for unscheduled caesarean delivery. This advantage is particularly beneficial in mothers with predicted difficult intubation and difficult ventilation. We agree that rapid sequence induction with videolaryngoscopy (RSI-VL) is not ideal 5, but the scenario under discussion involved a time-critical category-1 caesarean section. The key message of our paper is that the time for successful airway management in RSI-VL was 100 (87–114) s, vs. 9 min for awake fibreoptic intubation and 6.3 min for rapid spinal. The risks of RSI-VL are relatively low (21 incidents per 100,000), and we consider them to be acceptable if slower techniques would entail much greater long-term risks to the fetus. Although we disagree with Sorbello and Micaglio, such disagreement is legitimate; maybe their intuition and experience are different from ours. This is exactly why an attempt to obtain and marshal literature-based evidence is so important. Where direct evidence is lacking and where the question is not amenable to a randomised clinical trial, decision analysis may provide a literature-based estimation of likely outcomes. Otherwise, to echo their quote from Julius Caesar, ‘libenter homines id quod volunt credunt’ (man will readily believe what he wishes to be true).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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 présentoui

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