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Enregistrement W2768549220 · doi:10.1213/ane.0000000000002596

Cardiac Arrest in the Operating Room: Resuscitation and Management for the Anesthesiologist: Part 1

2017· review· en· W2768549220 sur OpenAlexaff
Vivek K. Moitra, Sharon Einav, Karl‐Christian Thies, Mark Nunnally, Andrea Gabrielli, Gerald A. Maccioli, Guy Weinberg, Arna Banerjee, Kurt Ruetzler, Gregory Dobson, Matthew D. McEvoy, Michael O’Connor

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypovolemiaPerioperativeResuscitationContext (archaeology)Intensive care medicineHyperkalemiaMedical emergencyAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac arrest in the operating room and procedural areas has a different spectrum of causes (ie, hypovolemia, gas embolism, and hyperkalemia), and rapid and appropriate evaluation and management of these causes require modification of traditional cardiac arrest algorithms. There is a small but growing body of literature describing the incidence, causes, treatments, and outcomes of circulatory crisis and perioperative cardiac arrest. These events are almost always witnessed, frequently known, and involve rescuer providers with knowledge of the patient and their procedure. In this setting, there can be formulation of a differential diagnosis and a directed intervention that treats the likely underlying cause(s) of the crisis while concurrently managing the crisis itself. Management of cardiac arrest of the perioperative patient is predicated on expert opinion, physiologic rationale, and an understanding of the context in which these events occur. Resuscitation algorithms should consider the evaluation and management of these causes of crisis in the perioperative setting.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations109
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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