Perioperative Peripheral Nerve Injury After General Anesthesia: A Qualitative Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Perioperative peripheral nerve injury (PNI) is a well-recognized complication of general anesthesia that continues to result in patient disability and malpractice claims. However, the multifactorial etiology of PNI is often not appreciated in malpractice claims given that most PNI is alleged to be due to errors in patient positioning. New advances in monitoring may aid anesthesiologists in the early detection of PNI. This article reviews recent studies of perioperative PNI after general anesthesia and discusses the epidemiology and potential mechanisms of injury and preventive measures. We performed a systematic literature search, reviewed the available evidence, and identified areas for further investigation. We also reviewed perioperative PNI in the Anesthesia Closed Claims Project database for adverse events from 1990 to 2013. The incidence of perioperative PNI after general anesthesia varies considerably depending on the type of surgical procedure, the age and risk factors of the patient population, and whether the detection was made retrospectively or prospectively. Taken together, studies suggest that the incidence in a general population of surgical patients undergoing all types of procedures is <1%, with higher incidence in cardiac, neurosurgery, and some orthopedic procedures. PNI represent 12% of general anesthesia malpractice claims since 1990, with injuries to the brachial plexus and ulnar nerves representing two-thirds of PNI claims. The causes of perioperative PNI after general anesthesia are likely multifactorial, resulting in a "difficult to predict and prevent" phenomenon. Nearly half of the PNI closed claims did not have an obvious etiology, and most (91%) were associated with appropriate anesthetic care. Future studies should focus on the interaction between different mechanisms of insult, severity and duration of injury, and underlying neuronal reserves. Recent automated detection technology in neuromonitoring with somatosensory evoked potentials may increase the ability to identify at-risk patients and individualize patient management.
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Prédiction distillée sur la base complète
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
score_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