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Enregistrement W2752934523 · doi:10.4103/jnacc-jnacc-10.17

The influence of anaesthesia on intraoperative neuromonitoring changes in high-risk spinal surgery

2017· article· en· W2752934523 sur OpenAlexaff
Nathan Royan, Nancy Lu, Pirjo Manninen, Lashmi Venkatraghavan

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroanaesthesiology and Critical Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraoperative Neuromonitoring and Anesthetic Effects
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnesthesiaIntraoperative neurophysiological monitoringIncidence (geometry)DesfluraneGeneral anaesthesiaSomatosensory evoked potentialSurgeryRetrospective cohort studyIsoflurane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The use of intraoperative neuromonitoring is a well-established method of detecting neurologic injuries during spine surgery. Anaesthesia, especially inhalational agents, influence motor evoked potential (MEP) monitoring. The aim of our study was to compare the effect of balanced anaesthesia (BA) (intravenous plus inhalational anaesthesia) and total intravenous anaesthesia (TIVA) on the incidence of intraoperative neuromonitoring changes, interventions performed and neurological outcomes of patients following high-risk spinal surgery. Methods: After Research and Ethics Board approval, a retrospective review of 155 patients who underwent spinal surgery with MEP was performed. Data were collected on changes in MEP and/or somatosensory evoked potential, interventions performed and neurological outcomes. Patients were divided into BA and TIVA groups and data were analysed. Results: A total of 152 patients were eligible for the study (mean age 54 ± 17, male: female 45:55). A BA technique was used in 62% and TIVA in 38%. Desflurane (<0.5 minimum alveolar concentration [MAC]) was used in 85% BA cases. Intraoperative neuromonitoring changes occurred in 11.8% (18/152) of cases. There was no statistical difference in the incidence of monitoring changes between BA (78%) and TIVA (22%) groups (P = 0.197). Anaesthetic or surgical interventions were performed in 12 patients, with a resolution of changes in 50% (P = 0.455). All 5 patients with persistent MEP changes had worsening of existing neurological deficits postoperatively; 8 had transient MEP changes, and 2 experienced worsening of existing neurological deficits. Conclusions: We found that intraoperative neurophysiological monitoring can be performed with both BA (MAC <0.5) and TIVA in high-risk spinal surgery with no statistical difference in the incidence of intraoperative monitoring changes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,319
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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