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Enregistrement W2805710957 · doi:10.1213/ane.0000000000003441

Efficacy of Malignant Hyperthermia Association of the United States–Recommended Methods of Preparation for Malignant Hyperthermia-Susceptible Patients Using Dräger Zeus Anesthesia Workstations and Associated Costs

2018· article· en· W2805710957 sur OpenAlexaff
Victor M. Neira, Waleed Al Madhoun, Kamyar Ghaffari, Nicholas Barrowman, Patrick Berrigan, William M. Splinter

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioNova Scotia Health AuthorityUniversity of OttawaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnestheticIsofluraneAnesthesiaFresh gas flowMalignant hyperthermiaDesfluraneSevoflurane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this study was to assess the efficacy and cost of Malignant Hyperthermia Association of the United States-recommended methods for preparing Dräger Zeus anesthesia workstations (AWSs) for the malignant hyperthermia-susceptible patient. METHODS: We studied washout profiles of sevoflurane, isoflurane, and desflurane in 3 Zeus AWS following 3 preparation methods. AWS was primed with 1.2 minimum alveolar concentration anesthetic for 2 hours using 2 L/min fresh gas flow, 500 mL tidal volume, and 12/min respiratory rate. Two phases of washout were performed: high flow (10 L/min) until anesthetic concentration was <5 parts per million (ppm) for 20 minutes and then low flow (3 L/min) for 20 minutes to identify the rebound effect. Preparation methods are as follows: method 1 (M1), changing disposables (breathing circuit, soda lime, CO2 line, and water traps); method 2 (M2), M1 plus replacing the breathing system with an autoclaved one; and method 3 (M3), M1 plus mounting 2 activated charcoal filters on respiratory limbs. Primary outcomes are as follows: time to obtain anesthetic concentration <5 ppm in the high-flow phase, peak anesthetic concentrations in the low-flow phase, and for M3 only, peak anesthetic concentration after 70 minutes of low-flow phase, when activated charcoal filters are removed. Secondary outcomes are as follows: cost analysis of time and resources to obtain anesthetic concentration <5 ppm in each method and a vapor-free Zeus AWS. Sensitivity analyses were performed using alternative assumptions regarding the costs and the malignant hyperthermia-susceptible caseload per year. RESULTS: Primary outcomes were as follows: M3 instantaneously decreased anesthetic concentration to <1 ppm with minimal impact of low-flow phase. M1 (median, 88 minutes; 95% confidence interval [CI], 69-112 minutes) was greater than M2 (median, 11 minutes; 95% CI, 9-15 minutes). Means of peak rebound anesthetic concentrations in M1, M2, and M3 were 15, 6, and 1 ppm, respectively (P < .001). Anesthetic concentration increased 33-fold (95% CI, 21-50) after removing charcoal filters (from 0.7 to 20 ppm). The choice of anesthetic agents did not impact the results. Secondary outcomes were as follows: M3 was the lowest cost when the cost of lost operating room (OR) time due to washout was included, and M1 was the lowest cost when it was not included. When the cost of lost OR time due to washout was considered the estimated cost/case of M3 was US $360 (M1, US $2670; M2, US $969; and a "vapor-free" Zeus AWS was US $930). The OR time and equipment costs represent the largest differentiators among the methods. CONCLUSIONS: Institutions in which demand for OR time has exceeded capacity should consider M3, and institutions with surplus OR capacity should consider M1.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,300 · 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.

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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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