MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2788642827 · doi:10.4103/ija.ija_795_17

Anaesthetic management of patients with Brugada syndrome

2018· article· en· W2788642827 sur OpenAlexaff
Gregory Dendramis, Adrián Baranchuk, Pedro Brugada

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Anaesthesia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBrugada syndromeClinical PracticePerioperativeIntensive care medicineFamily medicineAnesthesiaCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sir, We read the letter to the editor published in your journal entitled “The baffling issues of Brugada electrocardiogram pattern for anaesthesiologist!” by Rajesh et al. with great interest, and we would like to highlight the omission of a recent multicentric document on this specific topic, not reported in this manuscript that we think could be useful to the scientific community.[12] To date, it is difficult to formulate universal guidelines for anaesthetic management of Brugada syndrome (BrS) patients due to the absence of prospective studies. There is no definitive recommendation for either general or regional anaesthesia, and to the best of our knowledge, there are no large studies ongoing. For this reason, in the anaesthesia management of BrS patients, the decision of using each drug must be made after careful consideration and always in controlled conditions, avoiding other factors that are known to have the potential to induce arrhythmias (or exacerbate the Brugada electrocardiogram pattern) and with a close cooperation between anaesthetists and cardiologists that is essential before and after surgery. We have recently published in The American Journal of Cardiology some general rules,[2] derived from case series and clinical practice, to be followed during the perioperative and anaesthetic management of patients with BrS. The suggestions to be implemented are summarised in this paper and we acknowledge that further prospective investigations are needed. Until strong evidence about this topic is available, we hope to have provided an adequate starting framework with useful suggestions for daily clinical practice.[2] Financial support and sponsorship None. Conflicts of interest There are no conflicts of interest.

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 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 enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndian Journal of AnaesthesiaMême sujetCardiac electrophysiology and arrhythmiasTravaux en français237 207