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Enregistrement W2883219973 · doi:10.1097/aap.0000000000000846

Gastric Ultrasound for the Regional Anesthesiologist and Pain Specialist

2018· review· en· W2883219973 sur OpenAlexaff
Stephen C. Haskins, Richelle Kruisselbrink, Jan Boublik, Christopher L. Wu, Anahi Perlas

Notice bibliographique

RevueRegional Anesthesia & Pain Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGastroparesisSedationGastric emptyingIntensive care medicinePerioperativePulmonary aspirationAnesthesiaStomachInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article in our series on point-of-care ultrasound (US) for the regional anesthesiologist and pain management specialist describes the emerging role of gastric ultrasonography. Although gastric US is a relatively new point-of-care US application in the perioperative setting, its relevance for the regional anesthesiologist and pain specialist is significant as our clinical practice often involves providing deep sedation without a secured airway. Given that pulmonary aspiration is a well-known cause of perioperative morbidity and mortality, the ability to evaluate for NPO (nil per os) status and risk stratify patients scheduled for anesthesia is a powerful skill set. Gastric US can provide valuable insight into the nature and volume of gastric content before performing a block with sedation or inducing anesthesia for an urgent or emergent procedure where NPO status is unknown. Patients with comorbidities that delay gastric emptying, such as diabetic gastroparesis, neuromuscular disorders, morbid obesity, and advanced hepatic or renal disease, may potentially benefit from additional assessment via gastric US before an elective procedure. Although gastric US should not replace strict adherence to current fasting guidelines or be used routinely in situations when clinical risk is clearly high or low, it can be a useful tool to guide clinical decision making when there is uncertainty about gastric contents.In this review, we will cover the relevant scanning technique and the desired views for gastric US. We provide a methodology for interpretation of findings and for guiding medical management for adult patients. We also summarize the current literature on specific patient populations including obstetrics, pediatrics, and severely obese subjects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,011

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations48
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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