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Enregistrement W2803485267 · doi:10.1097/01.aoa.0000532280.98095.3f

Reliability of Pressure Waveform Analysis to Determine Correct Epidural Needle Placement in Laboring Women

2018· article· en· W2803485267 sur OpenAlexaff
Simone Derzi, Alan Moore, María Francisca Elgueta, M. Moustafa, Thomas Schricker, De Q.H. Tran

Notice bibliographique

RevueObstetric Anesthesia Digest · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidural spaceWaveformLumbarAnesthesiaReliability (semiconductor)SurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

( Anaesthesia . 2017;72(7):840–844) Epidural failure is a significant problem in obstetric anaesthesia with one survey of parturients reporting a failure rate of 23%. There can be many causes of epidural failure, including technical failure due to misidentification of the epidural space. A false loss-of-resistance during epidural needle advancement is a common cause of misidentification. Pressure waveform analysis has been used to provide confirmation of correct epidural needle position when the loss-of-resistance technique was used to identify the epidural space during thoracic epidural procedures. Accurate needle placement is confirmed if a pulsatile waveform synchronized with arterial pulsations is seen. In one study, the failure rate decreased from 24% with loss-of-resistance only to 2% with the addition of pressure waveform analysis. However, the reliability of this technique for lumbar epidural analgesia for labor is unclear. This observational study was performed to determine the reliability of pressure waveform analysis in identifying accurate epidural needle placement during lumbar epidural insertion for labor analgesia.

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)0,000
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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